基于贝叶斯网络的钻井作业现场风险评估

针对高投入、高风险和不确定性的钻井作业现场,展开了安全评价研究。提出了一种基于贝叶斯网络定量评
价钻井作业现场风险、寻找风险源的方法。通过分析历史数据与借助专家经验识别不安全因素,将影响钻井作业现场
安全性的32 个因素分为“人的不安全行为”和“物的不安全状态”,同时构建了钻井作业现场安全性的贝叶斯网络拓
扑结构,并进行了概率推理向前预测和向后诊断,定量评估了钻井作业现场安全性,找出了影响最突出的不安全因素。
将其应用于龙岗气田L 井钻井作业现场,得出人为的不安全行为和物的不安全状态概率分别为0.108 和0.165,整个L
井作业现场不安全概率为0.137,并诊断出过程监控缺陷、安全防护设施缺失、作业导致隐患、井控设备缺陷、生产管
理缺陷不安全因素最突出,与现场实际情况一致。该评价方法为现场安全作业提供较为准确的诊断依据。     

一种新的CRC16算法及其在通信系统中的应用

分析了CRC码串行移位校验算法,逐步推导出了一种新的CRC16并行算法,并在Quartus 9.0平台下,对CRC16码编码器进行了功能仿真,结果表明:该并行算法具有很高的实时性,其编码可扩展性强,合理利用了"0"特性加快编码速度,能满足高速通信系统的要求.     

基因块编码的并行遗传算法及其在TSP中的应用

针对简单遗传算法在较大规模组合优化问题上搜索效率不高的现象,提出了一种用基因块编码的并行遗传算法(Building-block Coded Parallel GA,BCPGA).该方法以粗粒度并行遗传算法为基本框架,在染色体群体中识别出可能的基因块,然后用基因块作为新的基因单位对染色体重新编码,产生长度较短的染色体,再用重新编码的染色体群体作为下一轮以相同方式演化的初始群体.将BCPGA应用于一个100城市的旅行商问题(TSP)中,结果表明本方法可以提高遗传算法的搜索效率,并且在相同条件下,BCPGA明显优于单纯的粗粒度并行遗传算法.     

集群环境下并行编程环境研究

研究了集群环境下并行编程的两种模型——PVM和MPI，分析了基于PVM模型的PVM ．CPPVM2种编程工具的发展情况、编程环境及各自特点；同时分析了基于MPI模型下提供开放资源的MPICH，LAM／MPI，MPIJava编程工具的发展情况、编程环境及各自特点、提出了集群编程环境将朝着面向对象的并行程序设计、广泛的异构环境支持、高性能计算程序设计的可视化等方向发展．     

不可压缩绕流的并行格子Boltzmann模拟

应用并行格子Boltzmann算法分别对二维管道中方柱、 圆柱和NACA0012机翼绕流问题进行计算, 得到了在不同雷诺数、 不同时间步的流动结果. 计算结果表明, 并行算法的使用可增加流场的计算区域.     

基于案例推理的知识管理咨询系统

在分析基于案例推理技术特点和知识管理咨询系统含义的基础上,提出了基于案例推理的知识管理咨询系统架构,并分析了架构的组成,给出了基于案例推理的知识管理咨询系统的定义。研究了实现系统所采用的案例知识表示、检索、存储和案例学习等关键技术。依据提出的架构及其关键技术,企业易于实现其知识管理咨询系统,从而有效地支持知识重用和知识创新,提高知识管理的有效性,以及知识资源的共享和充分运用。     

分布存储环境并行有限元研究进展

详细评述了近10年来国内外分布存储环境下并行有限元的研究态势．认为实现分布存储环境下有限元并行化的策略可以归结为基于并行数值分析方法和基于物理分割构造的并行有限元两类．其中，前者的实现方式有直接利用并行数值分析工具软件包和分割系统方程并行求解的策略；后者的策略则有子结构法、单元逐集(EBE)法以及单元重组(FETI)法．对于物理非线性和动力问题，现行的处理方法都是利用静力解法叠代计算实现．以这些分析为基础，进一步分析了机群(COW)环境下实现大规模并行有限元计算的可行性。     

Credit-Recovery分布式并行终止检测算法的改进

探讨Credit-Recovery分布式并行终止检测的算法,并对算法的不足之处进行改进,提出了改进后的算法模型和描述.通过理论分析和验证,表明该模型适用于非集中式分布式并行计算的终止检测,并提高了精确度和性能.     

代数多重网格与多波前技术综合并行有限元分析方法

提出一种新的有限元并行计算格式，将代数多重网格、块迭代与多波前技术综合用于有限元分析，具有不限制节点编号顺序、编程简单、存储量小和计算时间少的优点。并行程序是在国家高性能计算中心（北京）的曙光1000A上借助PVM（Parallel Virtual Machine）软件系统实现的，PVM系统用于处理各计算节点间的通信。考题显示出较高的并行加速比和效率。     

多元回归分析方法应用实证分析与比较

利用多元统计分析的线性回归分析理论,首先对糖尿病临床采集数据进行相关分析,了解因素之间的相关关系,其次分别采用线性回归的前进法、后退法、逐步回归分析方法,探讨糖尿病病人胰岛素每日注射初始剂量与其影响因素之间的线性关系.根据回归方程调整相关系数、AIC准则等,对比选择最优应用回归模型,确定胰岛素用量及其主要影响因素血糖、尿蛋白的回归模型,对医生临床治疗提供参考.