基于GPU的面向SPH流体模拟的邻居查找算法

为了提高基于平滑粒子动力学( SPH)的流体模拟速度,提出了一种在图形处理器( GPU)上实现的基于网格的邻居快速查找算法.该方法首先使用粒子位置纹理信息建立对应的网格纹理,然后利用GPU排序方法按照粒子的网格索引进行排序,最后在排序后的网格纹理中得到粒子的邻居粒子索引,并将其赋值到预计算的粒子邻接纹理中.该方法克服了...     

基于关键词的RDF数据查询方法

在建立关键词倒排索引和路径索引的基础上,提出一个利用量化均衡规则和等距规则的启发式查询算法,并按照查询结果的大小排序返回最相关的前k个结果.通过建模RDF数据为RDF句子图,将文本信息封装到句子节点,同时将查询结果建模为包括所有查询关键词并且叶节点是关键词节点的无根树,将关键词查询问题转化为斯坦纳树问题.假设RDF句子图包括n个节点,最坏情况下索引占用的空间是3n2.假设关键词节点数为k,查询算法的时间复杂度为O(kn).该方法不需要依赖RDF数据的模式信息,支持对数据中的属性和关系名进行关键词查询.实验证明该方法能够快速而有效地实现RDF数据的关键词查询.     

云存储中基于相似性的客户-服务端双端数据去重方法

数据去重是云存储系统提高存储率的主要手段之一,为解决查重过程中因数据量大而导致的索引I/O瓶颈和数据块指纹冲突问题,从而提高查重效率和去重准确度,提出了一种快速且安全的数据去重方法。该方法采用客户-服务器端双重检测框架,基于滑动窗口技术和Rabin指纹算法并根据文件内容确定数据块边界,摒弃传统的MD5和SHA1算法,应用第3代安全哈希函数SHA3来计算数据块的指纹。提出两级索引策略,基于数据相似性原理来加快索引查找和比对速度。试验结果表明,客户-服务器双重检测框架能有效提高系统查重效率,基于SHA3的数据块指纹计算更加精确,能有效提高去重准确度。     

基于动态双重前缀的模糊相似性连接算法

针对相似性连接问题， 提出了动态双重前缀的模糊相似性连接算法.与之前的算法不同的是，本文采用双重前缀，即在查找候选以及构建索引时使用不同的前缀来提高过滤效率，并在此基础上进行了优化.首先通过取各个前缀生成的候选集合的交集来缩小候选集合;其次提出最大区分任选前缀，利用此前缀进行预验证来减少最终进入到验证过程的候选对，以此来减少连接时间.并且在三个真实数据集上进行实验，将本文算法与Silkmoth算法以及MF-Join算法进行比较，结果表明所提算法可以生成更小的候选集集合并且需要更少的连接时间.     

基于生成树的网格资源发现算法

利用点对点技术的覆盖网络,提出了一种基于生成树的网格资源发现算法,通过维护并匹配邻居节点的链接资源信息位图索引,能有效地解决传统网格集中式资源发现算法缺乏动态性、可伸缩性和不能扩展等问题．仿真实验数据表明,该算法在查找过程中涉及的节点数和边数都比传统算法有明显降低,整个系统的资源发现效率大大提高．     

面向报警根源分析的历史相似数据段查找

当工业现场发生报警时,操作员需要快速找到报警根源,从而采取正确的措施消除报警。为了更好地帮助操作员进行报警根源分析,提出一种多变量的历史相似数据段查找方法。首先,改进一种单变量相似数据段查找算法,消除其在查找相似数据段时存在的误差;然后,提出一种新的基于距离分布来确定时间窗口宽度的方法,用来定义被查找数据段的时长;最后,对多变量历史数据进行相似性查找,并对数据段的相似程度进行排序。通过TE(Tennessee Eastman)过程的仿真实验,验证了该方法相对于传统算法具有更好的有效性和快速性。     

基于遗传算法的小世界网络一致性速度优化

研究了一类具有小世界网络拓朴结构的连续时间动态特性的复杂网络的一致性问题.应用遗传算法对小世界网络进行优化和计算机仿真,结果表明:对于小世界网络而言,网络达到一致性所需要的时间随着网络中捷径的数量和捷径连接的具体节点的不同而显著不同.小世界网络中捷径数量增加,网络系统达到一致性的时间将变短.对于小型的小世界网络,在捷径数量一定的情况下,可以通过遗传算法,对每一条捷径连接的节点进行优化选择,从而使小世界网络的一致性收敛速度加快.     

符号网络中融合聚集系数与符号影响力的链路预测算法

为快速、准确地实现符号社会网络中的链接预测与符号预测双重目标,提出一种融合共同邻居节点的聚集系数与连边符号影响力的链路预测算法。基于结构平衡理论,有效利用节点的度、聚集系数、路径上的中间传输节点、连边符号及其影响力等信息,分别定义了两节点基于一阶共同邻居和二阶共同邻居的相似性,最终得到两节点的总相似性得分,用其绝对值度量两节点建立链接的可能性,通过其符号获得链接的符号预测结果,从而实现符号网络中的链路预测。在6个有代表性的符号网络数据集上进行了实验,以AUC、调整的Precision’、Accuracy等为评价指标,对比了多个符号网络链接预测算法,并进行了可调步长参数的敏感性分析。实验结果表明,所提算法在符号网络链接预测与符号预测两方面均达到了较好的性能,无论是稀疏网络还是负链接预测,准确性均高于其他算法。     

一种对等网络环境下多维数据分布式处理框架

对等网络环境下,有效处理多维数据,很大程度取决于建立的空间索引,常用的方法有基于树结构、网格索引以及基于树结构和网格索引相结合的方法。然而,基于树结构的方法存在算法复杂、数据结构复杂或难以动态维护等问题,基于网格索引虽然算法简单却难以保存空间多维数据的位置与方向特性。针对这些问题,本文利用网格技术,通过定义一种新的距离度量标准,对空间数据进行编号排序,构建一个完全分布式的系统框架——Dir-Loc-P2P,能够较好地保存空间多维数据的方位,允许信息动态插入或删除,支持节点随时加入或者退出。实验表明,Dir-Loc-P2P系统索引框架具有可扩展性高、查找路径短、索引更新成本低等特点。     

利用图的拓扑特性进行网页重要性度量

为了提高万维网信息检索的性能,该文提出在基于机器学习的检索排序算法中,利用万维网链接图的拓扑特性来度量网页的重要性。链接图的拓扑特性是从各种不同的角度对链接图结构信息的描述,利用它来度量网页的重要性可以更加全面地利用链接图所包含的结构信息,并且能够更好地发挥学习机的学习能力。通过实验表明,在基于排序提升器的检索排序算法中,利用链接图的拓扑特性可以非常有效地度量网页的重要性,其性能要优于传统的PageR ank算法。     

基于动态搜索区域的无线传感器网络小世界特性构建方案

为了减少无线传感器网络节点的能量消耗,以延长无线传感器网络的寿命,首先研究了如何通过在无线传感器网络中构建小世界特性以延长其网络寿命,并着重分析了DAS(directedangulation tow ards the sink)方案.然后针对DAS方案中临近sink节点区域内的节点能量过快消耗的问题,提出了一种在无线传感器网络中构建小世界特性的新方案——菱形区域方案.该方案根据sensor节点到sink节点距离的大小,动态地改变菱形捷径端点搜索区域的大小,达到构建小世界特性并增强网络抗毁性的目的.理论证明了菱形区域方案在一定条件下较DAS方案既节省能量又能延长网络的寿命.     

基于克隆选择的小世界优化算法

针对小世界算法在多极值等复杂函数优化中存在算法后期种群多样性退化、全局搜索效率下降等问题,提出一种基于种群克隆选择的小世界优化算法。该算法以小世界现象信息传递的高效性改进克隆过程中体细胞高频变异的随机性,实现克隆增殖、克隆选择以及小世界网络短连接等算子在局部空间的搜索,克隆删除与小世界随机长连接在全局空间的搜索。实验结果表明:各种克隆算子与小世界变异算子相结合,增加了种群的多样性,扩大了搜索范围。与其他算法相比,该算法在收敛速度和多极值点函数搜索能力等方面具有明显改善。     

Functional cartography of complex metabolic networks

High-throughput techniques are leading to an explosive growth in the size of biological databases and creating the opportunity to revolutionize our understanding of life and disease. Interpretation of these data remains, however, a major scientific challenge. Here, we propose a methodology that enables us to extract and display information contained in complex networks. Specifically, we demonstrate that we can find functional modules in complex networks, and classify nodes into universal roles according to their pattern of intra- and inter-module connections. The method thus yields a 'cartographic representation' of complex networks. Metabolic networks are among the most challenging biological networks and, arguably, the ones with most potential for immediate applicability. We use our method to analyse the metabolic networks of twelve organisms from three different superkingdoms. We find that, typically, 80% of the nodes are only connected to other nodes within their respective modules, and that nodes with different roles are affected by different evolutionary constraints and pressures. Remarkably, we find that metabolites that participate in only a few reactions but that connect different modules are more conserved than hubs whose links are mostly within a single module.     

用于函数优化的小世界优化算法

借鉴小世界现象的有关机理，构造了不同的小世界优化算子，主要包括局域短连接搜索算子和随机长连接搜索算子．将优化过程视为在搜索空间（网络）中从候选解向最优解的信息传递过程，利用小世界现象有效信息传递的有关机理实现了一种新的优化算法一一小世界优化算法．通过对复杂函数的优化问题进行仿真试验，表明与相应遗传算法相比，新算法可以更好地保持解的多样性，能够有效地避免陷入局部极小值的问题，并在一定程度上克服了早熟和遗传算法欺骗问题，并且收敛速度快，因此具有解决复杂问题的潜力。     

全息图像轮廓线叠差分析桥梁挠度变形的方法

为通过摄影测量手段方便快速地得到整个试验梁的真实挠度,采用Log边缘提取算子提取图像灰度信息和轮廓线信息,再对试验梁下边缘轮廓线进行叠差分析即可得到主梁全息变形数据。通过与传统位移计测量挠度的方法对比发现表明:采用全息图像轮廓线叠差分析桥梁挠度所得结果满足工程应用精度要求;运用此方法,定期采集桥梁轮廓线信息,可以对桥梁进行长期监测,方便快捷找出桥梁的异常变形。     

一维修改的哈夫曼码在气象传真图编码中的应用

气象传真图的信息量非常大.对其进行数据压缩,不仅可以在有限的空间内存储更多的图像,而且可以有效地降低传输时间,对于海上航行的船舶及时地掌握气象信息、降低气象风险大有帮助.在此采用一维修改的Huffman码对气象传真图进行压缩处理,并依据查表法对气象传真图像进行解压处理.实验证明,该方法可以满足气象传真图关于压缩比和压缩速度的要求,该方法是可行的.     

恐怖组织网络的实证研究

文章利用复杂网路分析方法,结合数据挖掘相关理论,对包含1998—2004年间世界范围内发生的3 411起恐怖袭击事件的数据库进行数据分析,提取相关信息整理后按照一定规则建立起恐怖组织网络,绘制其网络拓扑结构图并计算其复杂网络特征参数,得出其符合小世界网络特征的结论,网络的度分布符合无标度特征,标度指数γ≈2.7。     

先秦汉语的“非”和“匪”研究

先秦时期的＂非＂和＂匪＂,在很多字典辞书以及古代汉语教材中,都不加以区别,用简单的＂同＂或＂通＂来解释。有必要对这两个字进行历史的考察,得出符合语言事实的结论。＂非＂和＂匪＂的用法由于时代的不同而发生着变化。同时文章又对＂篚＂字进行了描述,理清了＂非＂、＂篚＂、＂匪＂之间的关系,希望通过对这两个字使用情况的统计,可以对先秦典籍的断代起到帮助。     

个性化信息过滤系统模型研究

随着Internet上信息的迅猛增加,搜索信息的难度越来越大,于是迫切需要一种工具来帮助用户更方便高效地搜索其需要的信息。针对这种需要,提出了一种个性化信息过滤系统的模型,介绍了其总体结构,并深入分析了其关键技术。