基于二维最小二乘回归的子空间分割

现实中有很多样本数据是二维的,且多数聚类方法需将二维样本数据向量化,从而导致二维数据的内部几何信息丢失.针对这一问题,提出二维最小二乘回归子空间分割方法直接对二维数据进行聚类,将一维最小二乘回归子空间分割方法推广到二维,使得原始数据的结构信息得以保留.在人脸数据集和哥伦比亚大学图像数据集上进行实验,结果表明该方法是有效的.     

基于任务量划分的紧嵌套循环自动并行化方法

采用计算任务量大小的方法,解决了在紧嵌套循环自动并行化过程中存在循环并行化的并行粒度确定问题以及循环自动并行化中数据划分的数据访问局部性问题,在多核系统中实现了紧嵌套循环自动并行化时的数据访问局部性方案和并行化方法,从而构造了一个基于任务量划分的循环自动并行化模型,降低了程序自动并行化中小任务量并行带来的开销.     

大型多维数据集合中并行I/O数据存储新策略研究

对大型多维数据在分布式系统的多个磁盘之间进行并行I/O分布存储进行了研究，将已有的数据循环拆分法从适用于二维数据扩展到多维数据中，提出了一种新的启发式多维数据循环策略，即基于访问步长值Hi与访问长度M互质的启发式策略(HPPHM)，实验结果表明了新算法在并行度和鲁棒性等性能方面都具有优越性．     

面向视频处理的高效二维流存储系统

为了解决高度并行的视频处理中存储系统的瓶颈问题,设计了一种高效的基于流的二维存储系统.该系统完成了二维逻辑空间到物理上多路并行存储器模块的映射.在二维逻辑空间中的每一个数据阵列都可以根据给出的基地址、二维偏移量、长度、数据粒度来进行灵活的流访问.数据在物理存储器上进行了交织存放以支持行阵列和列阵列的同时访问.该交织算法在之前的交织算法基础上做了面向流访问的改进.实验结果表明,在实时视频处理中,所述的二维流存储系统可以减少平均约32.0%的存储器访问率,以及25.4%的实时处理所需要的时钟周期数.     

基于概率协作表示的几何保持图嵌入

为了充分获取高维数据的几何结构特征、增强高维数据在子空间中的识别能力,基于概率协作表示拥有潜在判别信息和数据几何信息的能力,提出一种基于概率协作表示的几何保持图嵌入(PCRGPGE)的降维新方法.在新方法中,相似高维数据样本的概率协作表示相似,且其概率协作表示的重构在低维子空间中也保持相似,从而使得高维数据所蕴含的低维结构信息保持在子空间中.在PCRGPGR中,首先对高维数据进行概率协作表示并重构,以获取数据的潜在判别和几何信息;然后,采用高维数据的类内和类间的构图方式,得到数据的几何分布信息和判别信息.将PCRGPGR与PCA、LDA、LPP等10个图嵌入方法在2个经典的人脸图像数据集PIE29和IMM上进行对比试验.结果表明:所提出的PCRGPGE是一种有效的降维方法,能在低维空间较好地保持高维数据的内在结构信息和增强模式判别能力.     

基于OPeNDAP的地球科学数据共享原型系统与应用

通过引入OPeNDAP(网络数据访问协议开源项目)协议,设计了基于OPeNDAP的地球科学数据共享概念框架,提出了面向地球系统数据记录的数据共享系统体系结构及其工作流程。选取全球1948-2006年间的不同空间尺度和时间尺度的降水、地面气压、比湿、空气温度和风速等信息数据作为共享数据源,将上述体系结构应用在MEaSUREs(让地球系统数据记录在研究环境中应用)研究项目中,开发了地球信息科学数据分发共享原型系统及应用实例,实现了面向所有数据使用者的协议透明共享,并可通过二维、三维以及基于时间维的四维动态模拟,为辅助政府相关部门决策支持提供依据。     

一种基于矢量基2×2的二维FFT高效结构

提出了一种基于时间抽取原位计算的高效并行的二维矢量基2×2快速傅里叶变换的硬件实现结构.该算法结构将N×N点数据分解为4个独立存储的部分来实现矢量基2×2蝶形计算单元4个操作数的并行访问,仅用一个二维分裂基蝶形运算单元对这4块数据进行二维矢量基快速傅里叶变换,利用无冲突访问方法完成对存储器的并行访问.推导出了该算法硬件实现结构下的各存储器数据地址存取公式和旋转因子的产生方法,并利用CORDIC算法实现旋转因子的产生来减少存储器的使用.该算法对N×N点数据进行二维离散傅里叶变换处理的时间仅为(N2/2)(lb N-1)个时钟周期,与以往算法计算时间的比较结果表明了该设计的有效性.     

基于粗糙集的高维分类型数据子空间聚类算法

现有的优秀的聚类算法大多是处理低维数据的,但是对于高维数据,由于其分布特性与低维情形有很大的差异,这些算法失效.为解决高维分类型数据聚类问题,提出了一种基于粗糙集的高维分类型数据子空间聚类算法,基于粗糙集的上、下近似集的类边界描述,确定了类边界范围,然后采用相容度来调整类边界,聚类的过程采用增长子空间的思想,从低维到高维迭代地搜子空间类簇.最后通过在soybean、zoo数据集上的对比实验,实验结果表明了算法不仅可行,而且精度高.     

声波测井数据小波压缩的一种方法

大量声波测井数据的传输和存储迫切需要有效的压缩编码技术,小波变换具有良好的局部化特性,使其特别适合于声波测井数据的压缩。文中把声波测井数据看成声波图像,利用二维小波变换对其正交分解,在不同的子带下对小波系数施行不同的处理方法,然后对数据进行复合编码。实际应用表明,该方法可以得到较高的压缩比和信噪比,一般能满足后续处理的需要。     

基于子空间学习算法的单模态生物特征识别系统

建立了一种适用于人脸、步态等生物特征识别的单模态生物特征识别系统.首先,单位化原始生物特征数据,得到新的数据集;然后,利用局部拓扑结构保存映射算法,确定新数据集的内蕴低维子空间;最后,在确定的低维子空间上利用类内距离和执行分类.在这个系统中,局部拓扑结构保存映射算法是一种新颖的子空间学习方法,与其他子空间学习算法相比,判别能力更强,更适合于生物特征识别.此外,对原始数据进行单位化处理以及在确定低维子空间上利用类内距离和执行分类都能有效提高生物特征识别系统性能.实验结果表明：该单模态生物特征识别系统是有效性的.