数据副本管理是云计算系统管理的重要组成部分，在云计算系统的海量数据处理过程中，针对目前已知的数据存放与资源调度算法存在考虑副本动态性和可靠性的不足，提出了一种动态的副本放置机制。该机制基于区域结构，考虑数据处理时其副本的数量和放置位置，以及副本的产生对于内存和带宽等系统资源的开销：首先根据云存储中的副本信息，对被访问...
当前系统域网络规模日益庞大，如何监控系统域网络复杂的流量行为、发现性能瓶颈以及可能的网络故障点，为系统域网络性能优化提供有效支持的需求已经日益迫切。首先提出了一种系统域网络的性能管理体系结构SNPMA，SNPMA采用了松耦合的分层结构，通过各层之间的协同实现性能管理的自动化和可操作性。在此基础上提出了一种网络性能评估模型NPEM，...
ETL是数据仓库获得高质量数据的关键环节，在数据仓库的构建和实施中占有重要地位。针对传统ETL串行执行方式的不足，提出一种基于Agent和活动优先度相结合的ETL并行执行方法。该方法计算ETL执行过程中各个活动的优先度，利用Agent理论和多线程并行计算技术实现并行执行具有相同优先度且相互间没有依赖关系的ETL活动。实验结果表明，该方法在数...
基于二维/轴对称高精度可压缩多相流计算流体力学方法MuSiC-CCASSIM的结构化网格部分，设计了区域并行分解方法；针对各处理器边界数据的通信，设计了阻塞式通信与非阻塞式通信并行算法；为了减少通信开销，设计了MPI/OpenMP混合并行优化算法。在天河二号超级计算机上进行了测试，每个核固定网格规模为625＊250，最多调用8 192核。测试数据表明...
生物序列比对是生物信息领域的重要课题，比对结果的合理性和正确性关系到基于比对结果研究的正确性。在保证正确性的前提下利用并行计算充分挖掘计算潜力对提高比对效率有重要意义。针对双序列的全局比对问题，提出了基于蚁群算法的双序列比对并行化方案。对耗时最多的搜索比对路径和信息素更新两个步骤给出了基于共享内存模型的并行化方法。“...
在现代基于虚拟化的数据中心中，虚拟机分配是实现云中资源有效调度的首要考虑。已经证明对数据结点分配虚拟机并考虑虚拟机之间的通信延迟，使得最大通信延迟最小的问题是NP-hard问题。目前鲜有在数据中心网络虚拟机分配问题上考虑其安全性和可靠性的研究。针对虚拟机分配中的容错技术，提出了一种具有可控虚拟机冗余度的启发式分配算法。 算法...
《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。
内容命名网络（NDN）作为ICN的实例系统，以其区别于传统IP网络的独特体系结构在近些年受到了研究界的普遍关注，NDN舍弃了IP网络点到点的传输方式，设计了基于内容名字的寻址方式，使得内容的提供者由集中式一点变为分散式的多点，大幅提高了数据信息的利用率。将研究的重点放在NDN路由节点的转发环节，提出并实现了一种新的基于历史访问记录的...
基于网络级联失效研究，考察相依异构网络ER-BA级联失效动态过程，提出基于节点实时处理能力的负载重分配策略。仿真测试显示，相依异构网络整体鲁棒性受异质化程度较高的网络影响，发生级联失效时应降低网络间的连接强度；以介数为基础的负载重分配策略易引发中心节点失效而降低网络整体鲁棒性，基于实时处理能力的负载重分配策略能有效提高相...
为了在降低资源能耗和带宽占用情况下，提高无线传感器网络WSNs移动目标定位跟踪的精度，提出了基于Kullback-Leibler分歧的变分滤波的WSNs贝叶斯移动目标定位跟踪算法。首先，利用高斯和Wishart分布在不考虑速度限制和方向移动限制情况下，构建WSNs移动定位的贝叶斯状态演化模型，并基于路径损耗模型构建移动目标定位的观测模型；其次，利用Kul...
针对图像隐写中大容量、高保真度和安全性问题，依据人眼对变换剧烈及较暗区域均不敏感的视觉特点，结合模函数周期性运算，提出一种基于小波对比度和模函数运算的高保真图像隐写算法。 该方法首先将载体图像按固定大小分块并计算其小波对比度，然后依据小波对比度确定各块嵌入深度，最后采用模函数运算嵌入秘密信息。实验结果表明，该方法能嵌...
近年来，得益于个人计算机乃至移动设备的普及，以及现代操作系统的发展，应用软件开发被推向一个前所未有的热潮。为了提高应用软件的用户体验，多线程程序开发技术已经广泛应用于软件开发的各个环节。多线程程序开发技术，一方面让计算机硬件资源得以充分利用，提高了软件的响应速度，另一方面也增加了程序开发的难度，以及增加了应用软件出现...
传统共享系统数据模型的建模方法在语义性质分析和语义行为描述方面存在不足,针对以上问题提出了一种基于Fibrations理论的共享系统数据模型。主要工作体现在两个方面：首先,应用真值函子、保持真值的提升与内涵函子并结合代数方法精确分析了语义性质,应用等式函子、保持等式的提升及商函子并结合共代数方法形式化描述了语义行为;其次,在Fibrati...
针对在线字典学习需将所有字典原子全部更新、优化方向难以进行估算等原因造成精度下降的不足，提出基于变异粒子群优化的在线字典学习算法。算法基于ODL的基础，在字典学习的迭代过程中对梯度下降函数进行优化。首先选出特殊字典原子，利用各个字典原子之间关系，线性表征当前选出的原子，以线性系数作为粒子群中的粒子位置。然后将基于变异粒...
针对脑电信号存在个体差异性并易受噪声、伪迹干扰的特点，提出一种基于独立成分分析ICA的优选特征通道算法。采用ICA将通道的数据分解为N200、P300、眼电伪迹以及其他生理信号，根据这些信号对每个通道的影响程度，判定各通道是否适合进行特征提取。分别采用本方法和三种常用方法对12个被试的脑电数据进行特征通道选择，并进行N200和P300电位的...
针对基于图像纹理特征的蕾丝花边检索方法效率低下问题，为提高蕾丝花边检索效率，提出一种基于层次匹配下多种特征融合的蕾丝花边检索方法。通过运用图像纹理特征标识图像，利用Canny算子处理纹理图像，得到彩色Canny图像及其灰度梯度共生矩阵GGCM，采用能量、梯度平均、灰度平均、相关等二次统计特征参数描述图像的纹理特征，将上述提取纹理特...
角点含有丰富的图像结构信息，在图像配准中是广泛应用的图像特征。Harris算法是经典的角点提取算法，Harris角点对图像旋转具有不变性，但对尺度变化敏感，在有尺度变化的图像配准中，应用受限。仿照SIFT特征点提取过程，提出了一种多尺度角点提取方法，提取的多尺度角点对图像旋转和尺度变化有很好的适用性。并用SIFT描述子描述，用光学及SAR...
针对词袋模型易受到无关的背景视觉噪音干扰的问题，提出了一种结合显著性检测与词袋模型的目标识别方法。首先，联合基于图论的视觉显著性算法与一种全分辨率视觉显著性算法，自适应地从原始图像中获取感兴趣区域。两种视觉显著性算法的联合可以提高获取的前景目标的完整性。然后，使用尺度不变特征变换描述子从感兴趣区域中提取特征向量，并通...
提出了一种基于图元方向变形的人体模型生成算法。通过图元截线点以及图元方向变形的方式获得了不同部位的人体图元，从而很好地避免了模拟函数所产生的误差。同时，利用图元网格生成与平滑连接相结合的方式生成了不同人体体型。该方法既可以使生成的人体图元被重复使用，不同类型图元的组合又可以使模型的生成更有针对性。实验结果表明，与传统...
为进一步提高视频水印算法的鲁棒性,提出了一种改进的伪三维离散余弦变换（3D-DCT）的视频零水印算法。该算法首先采用帧间欧氏距离法选取关键帧，然后，利用三帧差分法得到关键帧的运动目标，并对关键帧的运动目标图像进行分块，同时对运动目标的几何形心坐标所在块进行伪3D-DCT变换。将变换后的AC系数用于构造视频的特征值序列，并将混沌映射...
近年来,随着异构系统在实际中的广泛应用，异构多智能体系统一致性分析成为研究热点。针对一阶部分智能体控制输入有界、二阶智能体速度不可测的异构多智能体系统，在无向网络拓扑图下给出了无领导者和有领导者两种控制输入设计方法，基于图论知识和LaSalle不变集原理给出了该异构系统实现一致性的充分条件。最后，通过数值仿真验证了该理论的正...
针对协同优化算法迭代次数多、易收敛于局部极值点问题，提出一种全局快速寻优的协同优化算法。在系统级一致性等式约束中采用改进后松弛因子，改进动态松弛因子使优化设计点快速收敛于极值点，静态松弛因子使优化设计点跳出局部极值点，确保系统目标函数得到全局最优解；子学科目标函数由一致性目标函数和子学科最优目标函数两个部分以不同权重...
向微博用户推荐对其有价值和感兴趣的内容，是改善用户体验的重要途径。通过分析微博的特点以及现有微博推荐算法的缺陷，利用标签信息表征用户兴趣，提出一种基于标签概率相关性的微博推荐方法LPCMR。首先，该方法利用标签之间的概率相关性，构造标签相似性矩阵。然后通过相关性标签权重加权方案，加强标签权重，构建用户-标签矩阵。针对用户标...
重点研究了极限学习机ELM对行为识别检测的效果。针对在线学习和行为分类上存在计算复杂性和时间消耗大的问题，提出了一种新的行为识别学习算法（ELM-Cholesky）。该算法首先引入了基于Cholesky分解求ELM的方法，接着依据在线学习期间核函数矩阵的更新特点，将分块矩阵Cholesky分解算法用于ELM的在线求解，使三角因子矩阵实现在线更新，从而得...
针对KNN算法在中文文本分类时的两个不足：训练样本分布不均，分类时计算开销大的问题，在已有改进算法的基础上进行了更深入的研究，提出多级分类KNN算法。算法首先引入基于密度的思想对训练样本进行调整，通过样本裁减技术使样本分布更趋于理想的均匀状态，同时计算各类别的类中心向量。在保证类中心向量准确性的前提条件下，使分类阶段的复杂...
已有的一些直觉模糊集成算子在处理一些特殊直觉模糊数时会出现反直觉现象。首先介绍了两个直觉模糊集成算子和直觉模糊数的比较方法。接着，举例说明了这些集成算子在某些情况下出现的反直觉现象。然后提出了基于ε-修正的直觉模糊集成算子，并讨论了ε取值对此算子结果的影响。之后建立了一种基于ε-修正的直觉模糊集成算子的决策方法。最后通过...
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（HPCCHINA 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...
针对分子动理论优化算法（KMTOA）存在易陷入局部最优、寻优精度低等问题,提出一种基于结晶过程的分子动理论优化算法（C-KMTOA）。该算法通过模拟结晶过程设计了一种分离算子，该算子将种群分为最优个体、优秀个体、较差个体三个子群，并通过引导操作使较差个体向优秀个体附近移动、优秀个体向最优个体附近移动，从而使搜索范围快速缩小到最优...
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