脉冲微分方程的不变流形

运用压缩映像原理,得到当线性脉冲微分方程具有非一致(μ,ν)二分性时,在充分小的扰动下存在不变流形.     

基于测地线水平集的双曲不变流形仿真计算

介绍了鞍型平衡点的一维和二维流形计算方法,提出了基于测地线水平集的双曲不变流形计算法.     

两线性流形之间的距离与公垂流形的一种算法

提出两个不相交的线性流形之间的公垂线性流形的概念,并给出两个不相交的线性流形之间距离的一个充要条件.基于此条件,设计了求两线性流形之间距离与公垂线性流形的算法.     

一种基于流形的蚁群聚类算法

在介绍了基于信息熵的蚁群聚类算法以及流形学习的方法的基础上,将基于动态切空间排列的流形学习方法与该蚁群聚类算法相结合,给出了一种聚类算法的新思路,并在城市规划布局问题中做了仿真实验,提高了算法的收敛速度。     

一种基于线性插值的流形学习算法

作为一种有效的非线性降维方法,流形学习在众多领域引起了广泛关注并取得了长足发展.但当样本点较为稀疏时,样本点的局部邻域很难满足流形学习局部同胚的前提条件,此时流形学习算法往往效果变差甚至失效.一种有效的解决方法是增加一些新的插值点.为此,提出了一种基于三角形重心线性插值技术的流形学习算法.实验结果表明,插值算法能改善样本点的局部结构.将插值算法应用到经典的流形学习算法如LTSA后,实验结果证实了算法的有效性和稳定性.     

一种流形仿射对齐算法

研究了高维数据集中共享隐空间的寻找和对齐问题,提出了半监督的流形仿射对齐算法.未匹配点的局部分布信息被有效地利用起来,以改善在匹配点比例较低情况下的学习效果;扩展的谱回归技术的应用,使得线性对齐也能较好地保持高维数据的局部几何信息.实验表明该算法能够找出高维数据的相关性方向,并将其内部隐空间较好地对齐在一起,映射新点的开销也很小.     

局部积流形的半不变子流形

讨论局部积流形的半不变子流形，给出了半不变子流形上局部为不变子流形和反不变子流形的黎曼积的两个条件。     

追踪电力系统平衡解流形的一种新算法

本文给出一种能灵活控制步长，一次连续完成大范围追踪电力系统平衡解流菜，探索及判别平衡解流型上分叉点及类型，确定新分支方向的新算法，另外还运用该算法分析了电力系统典型负荷静特性对电压稳定性的影响。     

一种基于统计流形的聚类算法

考虑数据点之间局部统计性质的差异,结合K平均算法提出一种基于统计流形的聚类算法.通过计算数据点邻域的均值和协方差,将原始数据点云映射到正态分布族流形中,成为参数点云.在正态分布族流形上构造不同的度量结构,分别应用K平均方法,对参数点云进行聚类,从而将对应的原始数据分类.此算法可以应用到点云去噪.采用基于不同差异函数的算法,对含高密度噪声的点云去噪,并给出模拟仿真结果.仿真结果表明,采用KL散度作为差异函数的算法有较好的去噪效果,体现出该算法在去噪应用中的潜力.      

Bochner-Kaehler流形的共形不变量

本文是继续作者前文的工作,找到了在关于L′反不变子流形上的共形不变量.此不变量由子流形的第二基本量及复结构系数表示,在几种特殊的情形下,此不变量有简单的表达式,本文还讨论了拟复空型的性质,并讨论了拟复空型中关于L′反不变子流形的共形不变量,此不变量在某些场合下是人们熟知的.     

一种用于云计算的数据容灾分配算法的改进

在云计算环境下进行数据容灾分配,可以提高云计算数据资源调度能力。传统算法采用粒子群数据聚类方法进行数据的容灾分配,数据负载均衡差,同时消耗数据任务调度的吞吐率。提出一种新的数据容灾分配改进算法。首先建立云计算环境下数据容灾分配层次结构模型,计算整个数据资源处理平台的整体响应时间,将云计算下的数据资源容灾分配优化问题转化为数据资源分配响应时间最小化问题;利用多用户QoS开销适应度运算机制和粒子群聚类算法对云计算中数据资源任务进行权衡分配,减少数据权衡调度时间,提高数据容灾备份能力。实验结果表明,采用改进算法可以提高数据容灾分配时数据的召回率和云计算数据任务权衡调度能力,在云计算信息处理中具有较好的应用价值。     

An Improved Grid Security Infrastructure by Trusted Computing

Current delegation mechanism of grid security infrastructure （GSI） can＇t satisfy the requirement of dynamic, distributed and practical security in grid virtual organization. To improve this situation, a TC-enabled GSI is discussed in this paper. With TC-enabled GSI, a practical delegation solution is proposed in this paper through enforcing fine granularity policy over distributed platforms with the emerging trusted computing technologies. Here trusted platform module is treated as a tamper-resistance module to improve grid security infrastructure. With the implement of Project Daonity, it is demonstrated that the solution could gain dynamic and distributed security in grid environment.     

一种改进的RNS算法的研究及应用

针对异常检测问题,改进了混合神经元免疫系统中实数阴性选择算法(RNS,real-valuednegative selection),使其更好地应用在多种纬度的空间上。实验结果表明,使用改进后的实数阴性选择算法(GRNS,general RNS)的神经元免疫系统仅用很少的自体集,就可以达到较高的检测率和比较低的误警率,在高维度特征量的异常检测中取得了很好的效果。     

一种改进的基于云计算的PageRank算法

PageRank算法是最为经典的Web结构挖掘算法,但是其存在主题漂移的问题,使得搜索结果中存在大量与查询主题无关的网页。在分析Page Rank算法的基础上,提出利用欧式距离计算主题相似度并融入传统的PageRank算法中,形成一个改进的网页排序算法,并把此算法应用到云计算环境中,研究MapReduce编程模型上的PageRank算法流程。     

基于云计算的Pagerank算法的改进

针对Pagerank算法在Web结构挖掘中存在的需要大量迭代的问题,提出一种新的方法.该方法通过对原始Pagerank值的计算公式进行改进,降低了迭代次数.实验表明,在云计算环境下,新方法减少了网络通信和访问HDFS的消耗,在时间花费上优于传统的Pagerank算法.     

一种改进的本体概念相似度计算算法

概念相似度研究是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。根据概念之间错综复杂的关系,可将本体结构看成一个有向无环图。从多个角度出发考虑各种影响有向边权重的因素,通过计算有向边在本体层次图中的相对重要性计算本体中任意两概念的语义距离,由此得到它们的语义相似度。实验结果表明:该方法具有很高的效率。     

基于改进的粒子群优化的云计算资源调度模型

针对云计算系统中多任务并发模式下引发的资源竞争,本文提出了一种基于改进的粒子群优化的云计算资源调度分配模型,以提高资源利用率.首先,对云计算系统中的资源调度问题进行形式化描述,构建以任务的总完成时间为优化对象的目标函数.其次,求解时采用粒子群优化算法,为保证收敛速度且避免粒子群在搜索过程中陷入局部最优,定义了惯性权重函数.另外,引入一个调整算子以优化位置更新.仿真结果表明,本文提出的资源调度分配模型能够有效提高云计算资源利用率,大幅减少任务的处理时间.     

LCDJ:面向内存集群计算的局部感知连接算法

等值连接是数据库系统中最为重要的操作之一,哈希连接在处理等值连接时,表现出较高的性能.在分布式内存数据库系统中,数据即已分布式地存储于多个节点上,哈希连接通常情况需要将参与连接的两个关系表在连接属性上按照相同的哈希函数进行数据重分区,从而保证连接属性值相同的元组被传输到同一个节点上进行本地连接操作.由于内存数据处理速率远远高于网络的数据传输速率,因此数据重分区占据了连接算法的绝大部分时间,成为分布式内存数据库系统中等值连接操作的性能瓶颈.本文提出了一种新颖的分布式内存数据库环境下的等值连接算法LCDJ(Locality Conscious Distributed Join),在充分利用高效的内存计算的同时尽量减少网络数据传输量.算法首先对每个表连接属性的数据分布进行精确的统计,并结合并行度和计算负载均衡因素,进而建立代价模型来衡量不同调度策略下的时间开销,并求出最优的调度策略.LCDJ实现于基于内存的分布式原型系统Claims中.实验结果表明,本文所提算法有效地降低了网络传输代价,大幅度减少了响应时间,比起当前流行的Hive和Shark等系统有明显的性能提升.