基于BP神经网络的并行算法

对强激光与等离子体相互作用三维数值模拟程序LARED_P数据输出进行分析,针对大规模数据模拟数据的特点,提出了基于BP神经网络的并行算法,即在各个搜索子空间内对训练集合中的学习样本进行并行训练。实例表明:不仅可避免陷入局部极小点,提高网络训练速度,而且仿真效果较好。     

基于点的计算机图形学综述

点采样几何作为一种新的曲面表示方式,无需存储维护全局一致的拓扑信息,能对复杂的3D模型进行高效的绘制和灵活的几何处理,受到了广泛关注。详细分析了近20年来基于点的计算机图形学的发展过程,对计算机图形学中基于点的技术框架作了详细的介绍,特别是点云表示、点云造型、点云绘制等方面的新近展。通过介绍点造型表示、造型、绘制的基本思想,分析比较相应的关键技术,提出了一些未来研究建议。     

一种可扩展的图形绘制引擎的体系结构

基于对目前图形绘制引擎的特点的分析,针对目前图形绘制引擎应用中的突出问题,给出一种新的绘制引擎体系结构SREA,并在此基础上讨论了基于场景图的扩展机制、基于回调的扩展机制、Shader渲染框架以及基于IO管理器的模型读取组件扩展机制这四类扩展机制。通过这些机制,应用开发者可以快速方便的对于图形绘制引擎的绘制对象描述能力和绘制能力进行扩展,引入现有模型读取组件对于不同格式的模型进行读取,提高开发效率。     

基于视域剔除和图像缓存技术的复杂场景快速绘制方法

结合基于场景图构建的虚拟场景和仿真应用的特点,提出了一种基于视域剔除和图像缓存技术的复杂场景快速绘制方法。此方法能够有效地解决图像缓存算法中,由于未考虑视域不可见剔除,而造成的绘制元素复杂度计算偏差引起图像缓存误判断,从而降低绘制效率的问题。另外,通过对图像缓存有效性的判断,可以简化视域不可见剔除的判断,提高绘制效率。     

基于高性能计算环境的并行仿真建模框架

为提高大规模分析评估推演类仿真的运行速度,基于高性能计算环境(HPC)的并行分布仿真正成为当前仿真研究的一个重要方向。论文在深入分析研究SPEEDES仿真引擎的基础上,阐述了基于HPC的并行仿真建模框架的组成及功能,分析了其设计思想,并给出了建模框架相应的实现。     

分布式星载SAR回波仿真的并行化计算研究

对分布式星载SAR系统地面回波仿真程序并行化算法进行了研究。重点介绍了分布式小卫星SAR系统多星协同工作的仿真策略、各并行节点任务的分配策略和并行节点问大量数据传输的策略。实验证明此并行化算法具有较高的加速性能，具有实际的应用前景。     

一种改进的粗粒度并行蚁群算法

蚁群算法是一种模拟进化算法,具有很强的全局搜索能力。提出了一种基于粗粒度模型的并行蚁群算法,该算法采用了一个新的信息素更新策略———Ant-proportion,这种新的更新策略是综合考虑全局和局部信息,依据蚂蚁在搜索过程中所得到的路径的优劣程度和路径中各路段对其贡献的大小来分配信息素增量;另一方面,该算法采用的粗粒度模型充分利用了蚁群算法内在的并行性,使得算法具有更快的收敛速度和更好的优化质量。最后,选用了CHN144问题对该算法进行了检验,算法求得的最优路径优于已知的最优结果。     

基于工作流技术的网络平行审计系统的研究

工作流技术是一种先进的流程控制技术,工作流管理系统是实现网上办公自动化的有力软件工具。分析了当前本地区的审计业务状况,介绍了工作流技术、工作流管理系统的设计以及系统实现的研究方法。并针对网络平行审计的要求,将工作流技术应用于本系统中,通过过程逻辑的描述实现,采用灰色理论,应用决策树方式,解决了审计决策方法的描述问题,以提高系统的灵活性,实现了系统的应用与研究。     

关于热传导方程有限差分区域分解并行算法精度的注记

以一维热传导模型方程为例来说明用有限差分区域分解算法求解热传导方程中的三个现象.     

一类延迟微分方程的并行Rosenbrock方法

针对刚性大系统,根据实际数值仿真和科学计算的需要,提出了一类并行Rosenbrock方法.该方法将不同级分配到不同的处理器上同时计算,以提高计算效率.将其用到一类延迟微分方程上,并对其稳定性及收敛性进行讨论.该方法不需要迭代,具有良好的稳定性.