大数据分析技术的广泛应用离不开大数据平台的支撑,构建大数据平台已经是很多企业和机构的重要需求。构建大数据平台需要复杂的系统性的技术,特别是需要考虑系统性能和可扩展性两方面需求。随着数据体量不断增大、用户需求不断增多,规划时的数据平台规模很可能不能满足不断变化的需求。因此,设计了一种混合的大数据平台架构：混合使用物理服务器...
互连网络已经成为提升高性能计算系统性能的技术瓶颈。对高性能互连网络中的拥塞控制进行研究,针对通信热点的形成过程,给出了一种基于网络包延迟偏差的硬件动态拥塞控制机制CMDPD,利用网络包传输延迟偏差预判网络拥塞状态,控制端到端网络注入,避免拥塞形成。构建了模拟环境,在Fat-tree和Dragonfly两种网络结构下,对CMDPD进行了模拟实验。结果表...
遗传算法求解多峰函数极值需进行反复多次的迭代运算,面对大数据样本时会出现运算效率过低的现象,这极大地限制了遗传算法的实际应用。经典Hadoop并行平台可在一定程度上提高遗传算法的运行效率,而新一代Spark并行平台可以更加充分地发挥遗传算法的并行潜能。设计并实现了基于Spark的并行遗传算法,在各个子节点上并行执行子种群个体的交叉、变异...
数控振荡器是全数字锁相环的关键部件,为其提供高频输出时钟。数控振荡器的性能直接影响全数字锁相环的频率范围和抖动性能。提出了一种基于全数字标准单元库设计的数控振荡器,该结构采用粗调、中调和精调级联的调节机制,实现了0.5GHz-2.6GHz的高频率范围和0.8 ps的高调节精度。在先进工艺下实现了该数控振荡器设计,并基于此数控振荡器完成了全...
能耗是目前高性能计算系统性能提升的一大挑战。主处理器连接加速器的异构计算技术可以有效提升系统能效,因而被广泛应用于当前高性能计算系统的设计。同等系统规模下,异构计算系统的Linpack效率普遍低于同构系统。针对这一问题,从结构设计的角度,基于真实计算系统的设计参数和性能数据,分析了大规模异构高性能计算系统Linpack效率受限的主要因...
查询建议可以有效减少用户输入、消除查询歧义,提高信息检索的便捷性和准确率。随着电子商务的发展,查询建议也越来越多地应用于电子商务网站的商品搜索中。然而,传统的基于Web搜索的查询建议方法在电商领域并不能完全适用。针对电商这一特定领域,对不同的查询建议技术进行比较,提出了一种综合考虑用户的搜索以及购物行为的查询建议方法,运用Map...
随着互联网的发展,有效地对网络舆情进行监管和引导对社会的和谐稳定具有重要意义,网络事件的热度预测是舆情监管的重要组成部分。针对传统方法在预测的过程中忽视了事件时间序列中蕴含的时态信息和关联性,提出了一种基于EKSC算法的网络热点事件热度预测模型。该模型使用EKSC算法对每类已知网络舆情事件的时间序列进行聚类,并构建类模型库。对待...
基于接收信号强度RSSI的定位系统易受环境影响,提出一种基于聚类算法分析的高斯混合滤波的RSSI信号处理优化策略,通过优化接收信号强度及距离修正的四边质心定位算法对未知节点进行精确室内定位,使用蓝牙4.0信标节点进行实地实验。实验结果表明,该算法可以有效提高测距精度,改善系统的定位精度,比传统加权质心算法的定位精度提高了34.6%,且定位...
无线通信技术的发展和演进,使得多种广域蜂窝网和大量无线局域网共存、重叠。针对热点区域,密集分布的大量用户同时发起同种业务请求应用场景,提出一种基于演化博弈的多用户网络选择算法,依据选择网络的用户数设计效用函数,给出了演化博弈的复制动态方程。与RSSI算法的对比仿真结果表明：该算法能快速达到演化均衡,用户平均收益高于RSSI算法,接...
免疫入侵检测理论中克隆选择是检测器进化的关键。传统克隆选择算法通过比较样本间的亲和力累加值筛选样本,该方法具有较低的时间复杂度,但也造成了检测器的高重叠,影响迭代效率。将检测器个体的筛选与进化转化为pareto最优解的求解过程,提出了多目标优化理论的检测器克隆选择算法。实验表明,检测器基数不变的情况下,该算法明显提升了每代种群在...
PAR平台是本团队研制成功的支撑软件形式化和自动化开发的软件平台。该平台充分体现了功能抽象和数据抽象的优越性,使得软件开发变得便捷和可靠,达到这一性能的关键要素是一批可重用软件构件。为保证整个软件平台的正确性和可靠性,确保其中软件构件的正确性和可靠性就显得十分重要。选取PAR平台中若干典型软件构件,用形式化方法对构件的语义进行...
故障定位是软件调试过程中一项耗时耗力的工作,自动化查错的应用对于提高软件调试效率具有重要的现实意义。近年来,基于程序谱的故障定位方法得到了研究人员的大量关注。针对单错误现象,提出了基于改良程序谱的软件故障定位新方法,该方法基于＂在单错误情况下,若测试用例运行错误,则该测试用例运行必定覆盖了故障语句＂这一论断,将所有的故障测...
人数统计与人群密度估计是人群分析中的重要分支,也是视频监控所关注的重要信息之一。尽管近几十年来该领域取得了一些重要进展,但仍存在一些具有挑战性的问题。综述了基于计算机视觉的人数统计与人群密度估计方法的研究现状以及发展动态。首先,介绍了人数统计与人群密度估计技术的发展背景及应用方向。其次,总结了近年来提出的比较重要的方法,...
书法笔画具有丰富的书写人特征,能否正确进行特征向量提取和匹配直接影响识别效果。针对SURF算法检测特征点少、误匹配率高的问题,提出了一种基于Contourlet变换的SURF算法。该算法利用Contourlet变换,在提取特征点前对书法字笔画进行子带分解（LP）和方向性滤波（DFB）,得到低频和高频细节分量,采用最小欧氏距离准则（LEDC）对低频细节分量进行...
利用计算机视觉技术智能分析处于任务中的人的专注度问题。通过对人脸图像视频和对应脑电信号的采集和分析处理,建立连续的面部图片对应脑电信息的样本库,提出一种在脑电信息监督面部图片专注度的前提下,使用人的面部信息分析其专注度的方法。根据在多分布样本下训练的支持向量机分类器的识别结果,面部信息与其专注度确实存在相关关系,所以利用...
随着现代电网规模的不断扩大和谐波污染的不断加深,对电力系统中的谐波进行仿真分析的需求越来越迫切。针对现有电力系统数字仿真系统在谐波分析功能完整性和扩展性方面存在的不足,结合计算机可视化技术、Web技术和谐波分析技术,探讨并设计了面向谐波分析的电力系统数字仿真系统。该系统充分考虑谐波分析和用户的使用需求,支持传统和新型的谐波...
随着社交媒体的迅速发展,信息过载问题越发严重,因此如何从海量、短小而充满噪声的社交媒体数据中发现和挖掘出热点话题或者热点事件成为一个重要的问题。结合社交媒体数据实时性、地理性、包含较多元数据等特点,提出了用户行为分析与文本内容分析相结合的热点挖掘方法。在内容分析过程中,提出了从更细的词语粒度进行聚类,以代替传统的在消息粒...
考试者监测是在线考试面临的主要难题之一。传统监测方案主要集中在考试者的身份识别方面,缺乏对考试者异常行为的有效识别。面向在线考试异常行为监测,提出通过体感数据采集仪Kinect获得考试者的骨骼关节点位置以及头部偏转角度等姿态数据,判别在线考试过程中考试者的异常行为。同时,针对单一的动作事件判别方法存在的虚警率高的问题,提出利用...
为了提高控制系统中传感器与执行器故障诊断的准确性,结合小波分析特征提取的优势和密度函数加权模糊C-均值聚类具有较好分类效果的特点,提出了一种新的控制系统故障诊断方法。该方法首先利用小波分析对故障信号进行特征提取,降低噪声的影响;然后对特征提取后的数据通过加权模糊C-均值聚类算法,对故障进行识别分类。实验表明,基于小波分析和加权...
针对二维矩形Packing问题,提出了基于占角动作的基本算法。以基本算法为基础,提出了三阶段优化的拟人型全局优化算法。在第一阶段生成初始布局。在第二阶段交替调用邻域搜索子程序和跳坑策略子程序对矩形块的优先级排序进行优化。邻域搜索采用交换式和插入式两种邻域结构,避免单一邻域结构的局限性。当搜索遇到局部最优解时,采用跳坑策略子程序...
由于室内定位场景的非视距特点,基站布局对于蜂窝网的定位精度具有重要影响,而目前基站布局仅关注容量、覆盖、信号质量,尚未考虑对室内定位精度的影响。提出了一种改进禁忌搜索的基站布局优化算法ITSA,改进了代价函数、邻域产生规则和解禁规则。对所提出的算法在相同的室内场景中仿真实验,结果说明,相比RFID读写器部署优化算法,该算法能够更好...
个性化的好友推荐是促进社交网络服务不断提高的重要途径,在大规模的社交网络环境中,准确地为用户推荐兴趣主题相似的好友能够使得用户的粘性更强,然而海量数据的稀疏性使得现有的大多数社交网络都不能够准确根据用户间兴趣的相似性进行好友推荐。为此,提出一种面向用户兴趣主题的个性化好友推荐方法（ITOR）。该方法首先采用k-core分析法提取用...
针对目前服装分类算法在解决多类别服装分类问题时分类精度一般的问题,提出了一种基于残差的优化卷积神经网络服装分类算法,在网络中使用了如下三种优化方法：（1）调整批量归一化层、激活函数层与卷积层在网络中的排列顺序;（2）＂池化层＋卷积层＂的并行池化结构;（3）使用全局均值池化层替换全连接层。经过由香港中文大学多媒体实验室提供的...
不同流形样本点之间的关联性挖掘是决定流形对齐算法效率的关键问题。提出了一种新的思路,利用测地距离初步构造不同流形样本点之间的关联性,再利用样本点之间局部几何结构的相似性进行修正,以更为准确地挖掘不同流形样本点之间的关联性。进一步提出一种新的半监督流形对齐算法,利用已知对应点信息和所挖掘样本点之间的关联性,将多个流形数据投...
双语词典是跨语言信息检索以及机器翻译等自然语言处理应用中的一项重要资源。现有的基于可比语料库的双语词典提取算法不够成熟,抽取效果有待提高,而且大多数研究都集中在特定领域的专业术语抽取。针对此不足,提出了一种基于词向量与可比语料库的双语词典提取算法。首先给出了该算法的基本假设以及相关的研究方法,然后阐述了基于词向量利用词间...
传统的两层二值双向联想记忆（BAM）网络因其结构的限制存在着存储容量有限、区分小差别模式和存储非正交模式能力不足的缺陷,结构上将其扩展至三层网络是一个有效的解决思路,但是三层二值BAM网络的学习是一个难题,而三层连续型BAM网络又存在处理二值问题不方便的问题。为了解决这些问题,提出一种三层结构的二值双向联想记忆网络,创新之处是采用...
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