在超级计算机上进行图像处理的并行小波算法

分析了小波变换的并行特征,给出了一种并行小波变换算法,使用该算法在超级计算机Ｃｒａｙ－Ⅰ和Ｃｒａｙ－Ⅱ上进行了图像（５１２＊５１２）边界检测,对所得结果进行了比较,结果表明：采用并行小波算法在超级计算机上能大大提高加速比。     

在并行设计系统中引入Agent技术

阐述的是将人工智能Agent技术引入现有并行设计系统中，通过在设计的底层－－特征（Feature)级别上实施并行工程理念，将“设计→评估→再设计”的大循环改进为“设计=评估”并行进行的小循环，有效地在产品的设计过程中产品的可制造性进行了评价，进一步增强了并行设计系统的实时性和高效性，从而不论在宏由还是微观上均保证了并行工程总体目标的实现。     

SIMD-EREW模型上的最优并行排序算法

给出两种在SIMD－EREW计算模型上的最优并行排序算法,为了避免存储访问冲突,算法采用了基于并行归并的并行排序方法。对于长度为n的序列,在n^ε个处理单元上,算法的排序时间为O（n^1-εlbn）,成本为O（nlbn）,已达到了最优,且算法是自适应的。     

基于双重分组和密钥计数的并行认证模式

由于CBC－MAC模式不可并行处理，提出了一种基于双重分组的并行认证模式(PKCB)。PKCB模式同并行认证模式PMAC相比，安全性和速率都有显著提高，PKCB认证模式与CTR（计数器）加密模式结合可构成分组密码算法的一种全工作模式。在此基础上提出了一种基于密钥计数的并行认证模式（KCTR－MAC）。KCTR－MAC模式安全性比PMAC模式高得多，而速率未降低，KCTR－MAC认证模式和CTR加密模式结合也可构成分组密码算法的一种全工作模式（2CTR），2CTR模式的综合性能不亚于标准模式CCM（CTR with CBC－MAC），是一种安全快速的实用模式。     

基于生物光敏蛋白细菌视紫红质膜的光子晶体管器件——应用研究

本文利用基于生物光色材料细菌视紫红质（ｂａｃｔｅｒｉｏｒｈｏｄｏｐｓｉｎ，ｂＲ）膜的“光子晶体管”模型进行了光学信息处理方面的应用研究－－在单膜片器件上实现并行非相干光图象相减。     

结构动力分析显隐式混合积分并行算法及实现

在分布式并行计算机环境下开展有限元并行算法研究是计算力学领域的前沿课题之一。基于区域分裂法,提出了一种新的结构动力分析的显－隐式混合积分并行算法,给出了其算法执行过程,并从物理直观意义上解释了该算法的设计思想,指出了其本质是一种单元弱耦合的混合积分算法。同时在网络并行计算机群系统上,基于并行平台（ＰＶＭ）设计了算法程序。最后,通过数值算例证明了该算法的可靠性和有效性,并指出了进一步提高并行效率的关键是如何合理确定隐式积分区域单元数目     

求解延迟动力系统的一类并行预校算法

利用牛顿向后插值公式作预估式且利用单步龙格－库塔方法作校正式,构造了一类用于解延迟动力系统（DDEs)的并行预校龙格－库塔算法,并给出了方法的局部误差分析,理论分析和数值试验表明该算法对非线性高维延迟系统的计算具有良好的效果。     

Stewart并行机构六自由度的转换

提出了在求解六自由度Ｓｔｅｗａｒｔ并行机构封闭运动学位姿正解过程中,正确地利用反正切,将上平台上三铰接点坐标转化为该机构的六自由度的方法。并给出对Ｘ－型并行机构仿真的结果。     

圆饼装填问题的并行算法

圆饼装填是一个将多个芯片设计组合到一个圆饼上，构造费用通过几个设计分担而减少的过程。本文在ＳＩＭＤ－ＣＲＥＷ并行计算模型下，通过修改Ｐｒｅｐａｒａｔａ并行排序算法及其用到的Ｖａｌｉａｎｔ并行归并算法，给出了分配２个设计到一个包的基本圆饼装填问题ＢＷＰＰ的并行算法，在Ｏ（ｎ＾１．５）台处理机上，算法的时间复杂性是Ｏ。     

结构动力分析隐式积分并行算法与实现

在分布式并行计算机环境下进行了有限元并行算法的研究,建立了结构动力分析的两种隐式积分方法（Ｎｅｗｍａｒｋ方法和Ｗｉｌｓｏｎ－θ方法）的并行化方法与算法步骤,设计了变带宽一维存储时有效刚度矩阵的三角分解并行算法;基于Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ的分布式ＭＩＭＤ并行计算机上,采用３Ｌ并行ＦＯＲＴＲＡＮ编写了计算程序,并将其移植到有限元串并行混合分析软件ＰＦＥＭ中。以平面问题和空间板弯问题作为实例进行了数值计算。结果表明计算方法具有较高的并行效率。当自由度为７５７９,最大带宽为７２６时,２个和３个处理器工作的并行效率分别为０．７０和０．５５。     

分枝限界法的并行处理

该文对分枝阻界法的并行化作了深刻的研究，提出一通用的并行分枝限界算法设计方法，从而使该类问题并行机上难以设计算法求解的问题变得容易解决。     

基于多线程LL(1)分析表自动生成的并行算法

为解决编译系统工作中由于文法非终结符数量庞大造成的生成LL(1)分析表速度缓慢的问题,描述了多处理机环境下的LL(1)分析表自动生成的一种并行处理方法,并讨论了LL(1)分析表生成的并行算法的设计思想和实现策略。在采用LL(1)方法实现自顶向下语法分析的并行编译中,LL(1)分析表的生成一直处于关键地位,由于文法中的终结符和非终结符个数很多,分析表的构造成为提高语法分析速度的瓶颈问题,因此考虑采用LL(1)分析表的并行生成。算法采用多线程的工作模式,并借助于线程间的通讯机制实现,此并行处理方法对编译的并行处理和提高效率有理论和现实意义。     

基于并行遗传算法的KNN分类方法

针对KNN的K值难以确定的问题,提出一种基于并行遗传算法的KNN分类方法.该方法采用粗粒度模型的并行遗传算法进行设计,通过种群内的遗传、变异和种群间的并行进化、联姻得到优化的K值和分类结果.实验结果表明,该方法有效的提高了KNN算法的分类效果,是一种精确高效的分类方法.     

电特大天线增益的高效求解

为解决电特大天线辐射特性计算效率低的问题,提出并实现了一种基于多极子的聚集思想快速求解远场信息的高效并行算法.根据目标在并行多层快速多极子中几何树的特征,提出高层远场模式直接聚集,并且按行并行插值的混合MPI-OpenMP并行计算方案.将该算法应用于大射电天文望远镜FAST（five-hundred-meter aperture spherical telescope）的远场方向图和增益的计算,通过与等效电流直接积分法计算对比展示其计算精度与效率.结果验证该算法的远场辐射特性计算精度,且同等远场计算任务量下,平均单方向计算效率提高近万倍.      

基于TMS320C80的离散Hadamard变换并行实现

针对离散Hadamard变换在实时信号处理中具有广泛应用,但其运算速度受到DSP器件性能限制这一实际情况,进行了离散Hadamard变换的并行性研究及并行性能分析;并在基于并行多处理机平台——TMS320C80的编程结构基础上,实现了并行离散Hadamard的变换.基于TMS320C80进行的试验表明:所开发的并行DHT算法运行结果与理论分析吻合,该并行算法的速度和精度都得到了保证.     

线性阵列上的一种新的并行排序算法

首先介绍了分治方式的并行处理方法,并以超立方网络上的并行排序为例说明了这种方法的应用．然后在此基础上,给出了作者在线性阵列上发现的一种新的并行排序算法．     

基于网络环境的分布式PGA的结构优化

并行计算是当今数值计算发展的新方向。该文在网络并行环境下探讨了并行遗传算法（PCA）进行结构优化设计及其算法的实现方法。利用4台PC机组成网络平台,进行了钢桁架结构优化设计的数值测试。计算结果表明,设计的并行算法在网络并行计算环境中具有较高的加速比和效率,同时验证了并行遗传算法用于结构优化是可行的和有效的。     

USB2.0中CRC码的并行算法及硬件实现

基于CRC检错原理，针对USB2．0协议规定的要求，研究了一种通用的CRC16并行算法及硬件实现。该方法适用于不同的CRC生成多项式和不同的并行度，尤其对并行度大于8位的高速系统的CRC计算。与常用的串行算法及查表法相比，该方法使电路的硬件实现比较容易，提高了电路对数据的处理能力，减小了时延，具有现实性及优越性。     

基于Fermi架构的超声图像自动增益补偿并行算法

 在医学超声成像系统中由于超声波在人体组织内传播会发生衰减,需要对超声图像进行有效的增益补偿,使超声图像的显示效果更好。但大多数自动增益补偿算法在处理时涉及大量的复杂计算,成为临床实时成像系统中的一大性能提升瓶颈,为此提出了一种基于高性能并行计算平台Fermi架构图形处理单元(GPU)的自动增益补偿并行处理算法。本算法主要的处理流程有数据预处理、区域类型检测、组织强度计算、二次曲面拟合以及自适应增益补偿等部分,核心的并行算法设计包括了粗粒度的并行均值滤波、局部方差系数的并行计算、优化的矩阵转置并行实现以及基于LU分解的粗粒度的矩阵求逆的并行实现等方面。数据测试结果显示,与基于CPU的实现相比,采用Fermi架构的GPU处理不仅可以得到完全一致和较好的增益补偿效果,而且可以取得较大的加速效果,满足实时系统需求,对512×261的图像数据能够达到427帧/s的高帧率,速度提高了大约267倍。     

基于MPI和P-Q分解法的电力系统潮流并行算法的研究

为了提高大规模电力系统潮流计算的速度，在对P-Q分解法潮流计算进行分析和研究的基础上，提出了基于Ⅷ分解法的潮流并行算法的思想，并利用并行消息传递界面MPI进行了仿真，验证了算法的正确性和可行性。