一种求解大规模非光滑优化问题的共轭梯度法

针对大规模非光滑优化问题,利用Moreau-Yosida正则化技术和Armijo-type线搜索技术,设计了一种修正LS共轭梯度算法.算法的搜索方向不仅满足充分下降条件,而且具有信赖域性质.可以证明新算法在适当条件下全局收敛.初步的数值实验表明,新算法在求解大规模非光滑无约束凸优化问题方面比LMBM方法和MPRP方法更有效.     

MOOC统一检索平台的自动构建与应用

随着MOOC平台增多以及同一平台下学习资源剧增,如何实现跨平台的高效语义检索成为目前MOOC亟待解决的问题之一.该文通过网络爬虫工具获取多个知名MOOC平台的学习资源数据,进行相关预处理后存储到Mysql数据库,并根据数据库与本体之间的映射关系自动构建MOOC本体,使用Jena将MOOC本体解析成RDF 3元组,并将RDF 3元组存储至HBase数据库,最终构建出一个MOOC统一检索平台,为学习者推荐符合其检索需求的学习资源.实验结果表明:构建的MOOC统一检索平台可有效地提高检索的查准率和查全率.     

基于频繁模式的选择性集成

针对集成学习方法在处理大规模数据集时具有计算复杂度高、基分类器数目多、分类精度不理想的问题,提出一种基于频繁模式的选择性集成算法. 该算法利用频繁模式挖掘的原理,将未剪枝的集成分类器和样本空间映射为事务数据库,并利用布尔矩阵存储分类结果,然后从中挖掘频繁基分类器组成最终的集成分类器,达到选择性集成的目的. 实验结果表明,与集成分类算法Bagging、AdaBoost、WAVE 和RFW 相比,该算法减小了集成分类器的规模,提高了集成分类器的分类精度和分类效率.     

国外“群集智能”研究述评

群集智能是大量个体在协作与竞争中涌现出来的整体性智能。在考察群集智能概念及其产生的基础上,综述了国外群集智能研究的主要内容:研究的发展、特点、应用领域、度量及评价。     

高性能计算技术发展

高性能计算（超级计算）技术是国家发展的战略性制高点技术。本文介绍了高性能计算技术的重要地位及当今世界各国装备应用情况;介绍了高性能机的发展历史与分类、最近十年的标志性成果及最近一年的世界最快计算机的前10名;分析了发展高性能计算技术的主要难点和研究方向;展望了未来十年发展的巨大新挑战。     

基于云计算的大规模定制客户需求响应模型及其节点的选择与分布

云计算为大规模定制解决个性化定制和模块化生产的融合提供了现实的依据和信息技术上的支持.通过分析云计算平台体系架构和大规模定制客户需求响应服务的特点,研究了大规模定制中为了有效处理客户需求信息该如何选择与分布云计算平台中的关键节点的问题,提出了基于云计算的大规模定制客户需求响应模型,并提出一种以客户需求关联度为衡量指标的关键节点确定算法.     

基于聚类和信息熵的特征选择算法

针对分类属性数据,基于信息熵,提出一种度量特征重要程度的定义.结合聚类分析,提出一种无指导的特征选择方法.该方法时间复杂度与数据集的大小和特征个数近似成线性关系,适合于大规模数据集中的特征选择.实验结果表明,该方法具有较好的性能,提出的特征选择方法有效实用.     

面向大规模定制的产品族功能模型研究

给出了产品族功能、功能模型和功能树的形式化定义,采用双亲表示法作为产品族功能树的存储结构,以捆钞机为例,应用Oracle数据库的单表存储方式,完成产品族功能树在数据库中的存储,实现对产品族功能树的查询、添加、更新、删除等操作,该模型具有存储可靠、操作方便、效率高等优点。     

P2P MMOG中的信誉机制研究

P2P结构上的大规模多玩家在线游戏设计需要面临的重要问题之一就是节点的计算和通信任务的分配.合理的信誉机制设计能避免因少数节点的计算或通信能力降低而造成系统整体性能下降,同时防止少数权力集中的节点进行的破坏游戏公平性的行为.提出一种适用于P2PMMOG应用的信誉机制,利用同步通信过程中数据是否及时、正确的被接收来对节点通信状态进行描述,实现对节点可靠程度进行量化;提出局部声望的概念,并在此基础上提出了计算节点选择算法和获取更新节点选择可信计算节点的算法来调节网络计算和通信的分配.仿真实验表明利用局部声望可以有效调节节点职能,使系统计算和通信得到合理的分配.     

大规模随机运输网络的路径优化

针对具有不确定性、复杂性的大规模运输网络,以各种概率分布函数的运输路径优化问题为研究对象,通过具体的网络实例证明传统最优路径方法的局限性,提出了一种用于搜索随机运输网络中最优路径的频域生成图模型(Frequency-domainSpanning Graph, FSG), 并给出其求解大规模运输网络路径优化的算法.FSG通过时频域间概率函数的相互转化,能够定量处理连续概率分布和离散经验分布两种形式,其大规模分层搜索算法易于计算机化, 实现效率高.最后给出的大规模运输网络路径优化算例,验证了模型和算法的可行性和有效性, 显示出良好的应用前景.