LARGE框架是部署在中国科学院超级计算环境中的日志分析系统，通过日志收集、集中分析、结果反馈等步骤对环境中的各种日志文件进行监控和分析。在对环境中系统日志的监控过程中，系统维护人员需要通过日志模式提炼算法将大量的过往系统日志记录缩减为少量的日志模式集合。然而随着日志规模的增长以及messages日志文件的特殊性，原有的日志模式...
模板计算是一类重要的计算核心，广泛存在于图像和视频处理以及大规模科学和工程计算领域。但是，针对ARM64高性能处理器的模板计算性能的优化研究还很少。为了实现典型模板计算核心在ARM64架构多核微处理器上的并行化和性能优化，基于AMCC XGENE2和飞腾FT1500A多核微处理器特点，提出了基于两维度绑定的优化方法，该方法通过线程与CPU绑定...
众核处理器设计在芯片面积上受到了巨大挑战，如何将有限的芯片面积投入到运算能力中，是众核处理器体系结构研究的热点。聚焦众核处理器的指令缓存结构设计，研究通过在多核核心之间共享一级指令缓存，以获取指令系统及处理器流水线性能的提升。给出了共享指令缓存的结构设计，对该结构进行了节拍级精确的性能模拟，并通过RTL级代码的综合得到...
针对经典C4.5决策树算法存在过度拟合和伸缩性差的问题，提出了一种基于Bagging的决策树改进算法，并基于MapReduce模型对改进算法进行了并行化。首先，基于Bagging技术对C4.5算法进行了改进，通过有放回采样得到多个与初始训练集大小相等的新训练集，并在每个训练集上进行训练，得到多个分类器，再根据多数投票规则集成训练结果得到最终的分类...
SMDFS可以高效地管理百亿级数量文件。然而针对照片、音乐等海量数据，往往需要从多个维度快速浏览文件，基于目录结构管理海量文件的传统文件组织方式很难满足这一要求。在SMDFS文件系统基础之上，为文件引入特征属性，并提出基于特征的海量小文件倒排索引技术和分布索引技术，使SMDFS可根据多个特征快速浏览文件。实验数据表明，支持特征的SMD...
随着图像数据的大量增加，传统单处理器或多处理器结构的计算设备已无法满足实时性数据处理要求。异构并行计算技术因其高效的计算效率和并行的实时性数据处理能力，正得到广泛关注和应用。利用GPU在图形图像处理方面并行性的优势，提出了基于OpenCL的JPEG压缩算法并行化设计方法。将JPEG算法功能分解为多个内核程序，内核之间通过事件信息传递...
《计算机工程与科学》是由国防科技大学计算机学院主办的中国计算机学会会刊，是国内外公开发行的计算机类综合性学术刊物，现为月刊。本刊欢迎关于计算机科学理论、计算机组织与系统结构、计算机软件、计算机应用、计算机器件设备与工艺等学科领域方面的来稿。本刊常年设有高性能计算专栏。
针对指标选取的主观性带来的评估结果准确率低、实时性较差等问题，提出了基于因子分析法和主成分分析法的网络安全态势评估指标优化模型。该模型可以用一组具有较强独立性的综合变量来描述原有的指标体系，从而减少网络安全评估时的计算量。实验表明，模型在不影响准确率的情况下能够得出较为实时的评估结果。
为解决基于身份加密的密钥托管问题，提出了一种针对密钥生成中心的密文不可区分性ACI-KGC的安全性的改进方案。该方案首先描述了如何改进架构，以达到ACI-KGC安全性。引入第三方信任机构ICA，通过匿名密钥生成协议联合生成用户私钥，在这一过程中，可以确保私钥生成器无法获知用户身份信息，从而无法伪造用户私钥。然后将改进的机制应用到现有...
信息安全评估是保障SCADA系统正常工作的基础性工作。现有各类评估方法都未考虑攻击者与防御者双方之间的相互影响及经济效益。为了解决这一问题，提出了一种基于攻击防御树和博弈论的评估方法。该方法以攻击防御树为基础，计算攻击者和防御者各自的期望收益函数，并建立系统的攻防博弈模型，求解该完全信息静态博弈模型的混合策略纳什均衡，得...
在高速链路的可靠传输中，物理层前向纠错的研究主要集中在提高编码的纠错性能，且编码冗余位全部用于纠错校验，难以满足用户在传输中加载定制信息的应用需求。针对这一问题，设计了一种编码利用率更高、灵活性更强的前向纠错编码方案，并通过Matlab和综合工具对性能和开销进行了评估，在不损失编码性能的前提下得到了一系列可以无损加载用户定...
概率模型检验建立在非概率模型检验技术的基础上，不仅能够对系统进行定性的验证，还能够定量判断系统满足相关性质的概率，具有广泛的适用性。LTL概率模型检验算法的复杂度较高，达到双重指数级别，现有的工具如PRISM与MRMC均不支持对LTL性质的验证。针对这个问题，通过对原有的LTL概率模型检验算法进行优化，实现了一个高效的LTL概率模型检验...
由中国计算机学会主办、中国计算机学会高性能计算专业委员会、中国科学技术大学共同承办、北京并行科技股份有限公司、安徽大学共同协办的“2017年全国高性能计算学术年会（HPC CHINA 2017）”将于2017年10月19日至21日在合肥召开。全国高性能计算学术年会是中国一年一度高性能计算领域的盛会，为相关领域的学者提供交流合作、最前沿科研成果的...
过程流数据具有实时性、连续性和时序性等特征，使得传统过程挖掘算法难以发现隐含信息和演化过程。针对流过程模型的动态演化和重构要求，提出了一种基于时序行为分析的自适应混合启发式协同优化算法。首先定义演化流过程模型，基于日志活动间的隐含依赖关系改进过程逻辑的启发式挖掘规则，然后定义基于时序行为的老化因子，并引入高斯变异的多...
软件缺陷预测能够提高软件开发和测试的效率，保障软件质量。无监督缺陷预测方法具有不需要标签数据的特点，从而能够快速应用于工程实践中。提出了基于概率的无监督缺陷预测方法-PCLA，将度量元值与阈值的差值映射为概率，使用概率评估类存在缺陷的可能性，然后再通过聚类和标记来完成缺陷预测，以解决现有无监督方法直接根据阈值判断时对阈值...
提出一种利用极限学习机ELM的数据可视化方法，该方法利用多维尺度分析MDS、Pearson相关性、Spearman相关性代替常用的均方误差MSE实现高维数据投影到2-维平面的数据可视化。将所提方法与近期流行的随机邻域嵌入SNE及其改进的t-SNE方法对比，并通过局部连续元准则LCMC进行质量评测。结果表明：该方法的数据可视化结果及计算性能明显优于SNE及t-S...
提出了一种基于奇异谱分析（SSA）的经验模态分解（EMD）去噪方法。该方法先对带噪信号进行EMD分解，得到若干个本征模态函数（IMF）。再通过SSA对每个IMF分量进行去噪处理：把第一个IMF分量作为高频噪声，并根据它计算出剩余IMF中所含的噪声能量，从而得到剩下的每个IMF中信号所占的能量比值。然后选择合适的窗口长度，对每个IMF进行SSA变换，...
EHMM依靠输出最大相似概率来判定人脸，但由于人脸图像的相似性，此方法可能会导致识别错误。对此，提出了一种基于EHMM-SVM的人脸识别方法。运用二维离散余弦变换（2D-DCT）进行人脸特征提取，得到观察向量序列。通过双重嵌套Viterbi算法求出每个人脸图像对应EHMM模型的输出概率，把输出概率输入SVM中进行分类训练以及识别测试，得到人脸识别的...
在聚类分析过程中，欧氏距离是最为常用的距离度量方法，而传统的基于欧氏距离的图像分割方法没有综合考虑空间信息和邻域特征等因素。提出了一种用邻域中值加权欧氏距离替代欧氏距离的度量方法，同时植入像素空间约束信息，这样可以利用更多的图像空间信息来改善图像分割质量。通过对多幅图像的分割实验结果表明，与已有的算法相比，本算法不仅...
在跨场景行人识别过程中，为了解决多种特征以一个固定的权重融合导致行人识别率低、识别速度慢的问题，提出基于自适应特征选择的动态加权平均排名行人识别方法。首先，将GrabCut算法和基于流形排序显著性检测算法相融合，提高行人外观特征提取的准确性；然后，提出自适应显著特征选择方法，有效地提取行人特征描述；最后，通过动态加权平均排...
单目标跟踪是计算机视觉的重要组成部分，其鲁棒性一直受到目标遮挡、光照变化、目标尺度变化等因素的制约。针对这个问题，提出了基于低秩投影中稀疏误差矩阵分析的视觉跟踪算法。为了克服模板漂移对跟踪的影响，采用目标模板和候选目标的相似性关系动态选择目标模板的更新方式。在粒子滤波的框架下，利用鲁棒主成分分析和低秩投影原理求得候选...
传统的低动态范围显示设备不能很好地表现高动态范围图像信息，针对这一问题，提出一种基于引导滤波的Retinex多尺度分解色调映射算法。该算法使用引导滤波对光照信息进行估计，将高动态范围图像的亮度分为光照层和反射层；然后对反射层分量进行多尺度分解，得到一系列细节层和一个基本层，将细节层和基本层进行合并和色彩还原；最后得到色调映...
为了让众包平台用户更方便准确地搜寻到合适任务，促进其能力水平提升，解决众包任务推荐动态性等问题，提出了一种基于多Agent的众包任务推荐系统。首先，基于众包平台建立多Agent任务推荐模型，提出了模型设计思路与模型框架，并进一步阐述了各Agent功能、相互作用关系与相关算法；其次，提出众包用户能力水平提升相关算法；最后，利用NetLogo...
CFSFDP是基于密度的新型聚类算法，可聚类非球形数据集，具有聚类速度快、实现简单等优点。然而该算法在指定全局密度阈值dc时未考虑数据空间分布特性，导致聚类质量下降，且无法对多密度峰值的数据集准确聚类。针对以上缺点，提出基于网格分区的CFSFDP（简称GbCFSFDP）聚类算法。该算法利用网格分区方法将数据集进行分区，并对各分区进行局部聚...
语义相似度的计算是自然语言处理中的重要研究内容，在过去几十年的研究工作中，已有大量的语义相似度计算方法被提出并广泛应用于语义消歧、文本聚类等领域中。基于wordNet本体，改进了信息量IC计算模型，进而提出了两种混合式的语义相似度的计算方法。实验结果表明，由于同时考虑了概念节点在wordNet中的最短路径距离和IC语义距离，所提方法优...
基于双语主题模型思想分析双语文本相似性，提出基于双语LDA跨语言文本相似度计算方法。先利用双语平行语料集训练双语LDA模型，再利用该模型预测新语料集主题分布，将新语料集的双语文档映射到同一个主题向量空间，结合主题分布使用余弦相似度方法计算新语料集双语文档的相似度，使用从类别间和类别内的主题分布离散度的角度改进的主题频率-逆...
TLD算法是一种新颖的长期目标跟踪算法，针对算法中检测器采用特征没有充分考虑跟踪过程中目标的表观、区域轮廓的变化及基于窗口扫描影响效率等问题，在TLD算法的基础上，加入演化机理，基于水平集对其进行改进。结合边缘和区域信息的多尺度水平集方法，引入目标轮廓信息，在有效克服灰度不均匀图像的同时，提高了目标跟踪的适应性及精度；根据...
运动模板算法在复杂环境下无法准确提取运动目标区域，并且依赖帧间间隔的选取，无法对减速运动目标取得良好检测效果。针对该缺点，提出了一种改进的运动模版算法。首先，对输入的视频序列采用Canny算子结合轮廓信息提取水岸边界线；然后，将运动历史图沿着水岸边界线进行水岸分离，消除岸上运动目标的干扰；接着，对水面区域进行形态学处理，...
基于可变形部件模型DPM的目标检测算法采用方向梯度直方图HOG进行特征表示，由于HoG无法处理模糊的边界而且忽略了平滑的特征区域，从而影响了DPM算法的性能。为了提高DPM的性能，提出了一种基于稀疏表示的可变形部件模型目标检测的方法。该方法利用稀疏编码构建一种新的特征描述子来取代原可变形部件所使用的方向梯度直方图，新的特征描述子能...
模糊C均值算法因其简单、快速得到了广泛应用，但仍存在对初始值敏感和容易陷入局部最优的不足。提出了一种新的小生境萤火虫模糊聚类算法。该算法使用遍历性较好的立方混沌映射序列初始化萤火虫种群，并将随机惯性权重引入萤火虫算法，改变了基本萤火虫算法的位置更新公式，不仅减少了迭代次数，而且平衡了算法局部搜索和全局搜索的能力；并在...
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