分布式数据挖掘计算过程--DDCP算法研究

提出了一种关联规则挖掘大项集生成的并行和分布式处理的计算框架的算法,该算法以大规模事务数据库为基础,将数据有效地分片后作分布或者并行处理,通过节点之间的通信降低了节点间传输的数据量.通过算法实例验证了算法的正确性和可行性,可以在分布式或者并行环境里实现高效的数据挖掘.     

基于多支路切除和背离路径的潮流转移识别算法

给出了一种基于多支路切除和路径搜索的潮流转移快速识别算法。该方法根据故障支路切除后的潮流转移特征,首先深入分析了转移到非故障线路上的潮流组成,其次在一定的节点深度内搜索切除支路两端节点间的前K条最短路径集,最终识别出受潮流转移影响较大的线路构成输电断面。文中在切除支路的潮流转移估算、K值选取和断面判据方面作了重要改进,以适应于发生多支路切除情况下潮流转移的识别;重新建立了一种K的取值方案,并采用背离路径算法确定最短路径集,在减少分析计算量的同时有效避免了输电断面漏选问题。IEEE30节点系统的仿真验证了本文算法的有效性。     

一种基于集群的栅格图像分割算法的研究

阐述了当前栅格图像处理存在的问题,针对集群环境下空间信息的并行存取与处理的研究与应用,分析了栅格图像的分割方法,并提出了一种分割栅格图像的Kc算法.其基本思想是在集群各计算节点上通过Kc值与TK=μK ασK比较,并行处理图像的不同对象.根据该算法设计了实验,通过实验验证了Kc算法能够加快图像处理的速度.     

用于分布式并行数据库系统的重定向算法

分布式并行数据库系统以高可用性、高效率等特征愈来愈受到人们的关注。针对分布式并行数据库系统的特征,提出了分布式并行重定向算法,实现服务器节点的透明切换。该算法不仅能实现负载均衡以及位置透明性,提高系统效率,而且能保证节点故障时事务不被中断,实现系统的高可用性。     

云计算环境下Apriori算法的MapReduce并行化

借助分割数据技术优化了经典的Apriori算法,实现了对候选项集的分组统计。给出了优化Apriori算法的MapReduce编程实现模型,达到了Apriori算法并行化的目的。实验结果表明,该算法能够大量减少键／值对的产生,提高了算法的效率,并且随着挖掘频繁项目集节点数的增加,算法的加速比成线性提高。     

分布式数据控制计算过程—DDCP算法研究

提出了一种关联规则挖掘大项集生成的并行和分布式处理的计算框架的算法，该算法以大规模事务数据库为基础，将数据有效地分片后作分布或者并行处理，通过节点之间的通信降代了节点间传输的数据量，通过算法实例验证了算法的正确性和可行性，可以在分布式或者并行环境里实现高效的数据挖掘。     

集群时变拓扑下的链路修复

针对集群拓扑的时变特性引起的网络分割问题,设计了一种多目标的协同修复方法.基于拓扑修复模型,将链路修复节点引入,建立了信道链路模型.通过多目标链路约束,设计了多目标链路优化算法.结果表明:该算法通过解密集度策略以及速率约束策略,实现了最优的通信位置规划.通过扩大种群数,该算法取得较为精确的帕累托最优解集,能够在两个分割...     

基于改进蚁群算法的含分布式电源的配电网重构

提出了含分布式发电以降低网络损耗为目标的配电网重构,通过改进的蚁群算法来寻找配电网的最优网络结构,利用关联函数来优化支路更新支路信息素,采用局部信息素与全局信息素相结合,减小局部最优解,提高算法收敛速度。最后以IEEE69节点系统为例进行仿真计算,结果验证了该算法的可行性和有效性。     

基于细菌觅食算法的SAR图像阈值分割

提出了一种SAR图像阈值分割新方法.该方法在深入分析基本细菌觅食算法的基础上,缩小菌群的觅食空间以进一步提高分割阈值的搜索速度,然后采用改进的二维灰熵模型作为细菌觅食算法的适应度函数,通过菌群的趋化、复制和驱散3种行为模式并行搜索最佳阈值.实验结果初步显示,该方法在收敛速度、稳定性和分割效果3个方面,均优于基于遗传算法、人工鱼群算法等群体智能优化算法的分割方法.     

支路短路电流直流分量及衰减时间常数计算方法

随着电力系统电压等级的提高,直流分量对断路器开断能力的影响被密切关注,但针对断路器支路短路电流直流分量计算方法的研究却非常少.基于此,提出一种基于转移阻抗实现支路短路电流直流分量及其衰减时间常数计算的方法.利用支路追加法形成节点阻抗矩阵的原理,在已知原网络节点阻抗矩阵的条件下,根据系统短路时网络的特点,使变换后的网络能够方便地进行各断路器支路短路电流直流分量及其衰减时间常数的计算,并归纳出计及网络拓扑结构变化时修正节点阻抗矩阵的统一算法,该算法具有计算速度快、物理概念清晰以及易于编程实现扫描计算等特点.EMTP仿真验证该文方法的准确性,并与PSS/E计算支路短路电流直流分量的计算结果进行比较,验证本文方法的优越性.     

数字化逆变式等离子切割电源的研制

提出了一种基于数字信号处理器(DSP)和单片机(MCU)并行处理技术,实现数字化逆变式等离子切割电源的新方法,利用DSP高速强大的数据处理能力,实现切割参数的采样计算和相应控制算法;采用控制能力强大的单片机实现人机接口和逻辑控制.设计专用的保护电路、参数记忆电路和自动调高模块,实现对过压/过流保护、最佳系统参数匹配和割炬调整.实验数据表明,智能数字化切割电源控制性能好,可靠性高和操作灵活,大大改善了切割质量.     

LINUX系统下PC机局域网并行计算环境的实现与测试

为了解决CFD技术在实际使用中碰到的计算资源紧张问题,提出了PC机局域网并行计算的思路.对LINUX操作系统、局域网的组建和网络并行环境MPI的实现进行了研究.搭建了并行计算平台,并利用商用CFD软件对该平台的基本工作性能进行了测试.结果表明:当网格数量超过50万时,两台计算机并行效率超过67.9%;四台计算机并行效率超过52.8%,随着网格数量增加,并行效率逐步得以提高,当网格数量接近200万时,并行效率分别达到168.58%和145.62%,出现了超线性现象.     

基于运动控制卡的切割控制系统研制

采用MPC02运动控制卡开发了一种新型数控切割系统,通过高级语言实现模块化设计,用PC机PCI总线的步进电机或数字式伺服电机的上位控制单元,在线切割、激光雕刻或火焰切割等加工方式下,具备加工中暂停、继续、沿原轨迹返回、调速和支持G代码等功能.运用动态运动函数库实现动态跟踪、状态反馈和速度调节.     

分布式并行数据库系统中任务分配算法的设计

在分析传统任务分配算法的基础上,设计了一种改进的混合启动自适应任务分配算法。该算法根据系统总体负载变化自适应地选择启动策略,考虑任务对资源的需求和系统中的数据分布,有效地选择节点进行探询,使任务分配的开销最小化。在分布式并行数据库系统DPSQL中的使用表明,该算法比传统算法提供更高的任务执行效率和更好的系统稳定性。     

多通道投影显示系统同步算法研究

为了解决由于渲染节点负载不均衡导致的图像不同步问题,提出了2种同步算法,即基于反馈确认和推算定位的同步方法以及基于纹理图像切割的同步算法。前者综合利用反馈确认、最大相关等待时间和推算定位等策略来实现多通道图像渲染的同步;后者首先读取一幅大的纹理图像,然后把其按照纹理坐标切割后分配给各个视景客户端使用。以3通道多投影显示系统为例给出了这2种算法的理论推导和基于Visual C++与OpenGL的程序实现。对比实验结果表明:这2种同步算法在提高视景画面的实时性和一致性方面达到了比较好的同步效果。     

基于FPGA的超声波碎石系统控制器研究与实现

设计一种基于FPGA的超声波碎石系统信号发生与自动调节输出控制器。采用FPGA实现直接频率合成技术,采用FPGA监控换能器两端输出电压与电流的T T L电平信号,根据电流、电压相位差来控制输入正弦波信号的频率,最终实现控制器的设计。实验结果表明,该控制器输出信号稳定,系统反馈调节精度高。     

实时重新配置的分布式共享存储的研究

针对分布式共享存储(DSM)系统固定节点集合配置的限制,提出一种支持节点重新配置的DSM系统的实现方案。方案中,系统允许用户在执行DSM程序时改变节点集合。这种增加节点的能力使得用户可以进一步缩短DSM程序的执行时间,同时,通过动态删除系统中的节点,可以避免系统用户和计算机用户之间的资源竞争问题。为实现上述功能,系统采用了适宜工作量的重新分配和亲合页面的迁移等技术。该系统支持顺序一致性和释放一致性,能提供面向对象的并行程序环境。     

基于HIS颜色空间颜色对的图像检索系统

提出了一种在HIS空间中进行的基于颜色对的图像检索算法.为突出颜色在画面中的位置在内容检索上的作用,算法在HIS颜色空间的上对各颜色分量进行量化,用颜色对来描述图像的颜色特征,定义了基于颜色对的相似度度量,利用图像颜色特征进行相似度匹配和检索.实验结果表明,该算法能比较快速、有效地针对图像内容进行检索.     

具有临场感的主从机器人系统双边控制策略

针对主从机器人系统双边控制策略的透明性问题,利用电液比例阀控制液压缸建立了单自由度主、从机器人临场感实验系统。在力和运动的双边控制中,采用力反馈伺服型、并行型和改进并行型3种控制策略,对空载、小刚度弹性负载和大刚度弹性负载情况下的位置和力跟踪性能分别进行了实验。实验结果表明:力反馈伺服型、并行型的运动跟踪存在时间滞后,主手受力存在振动;与其他两种控制策略相比,改进并行型控制策略在小刚度和大刚度负载时具有较好的透明性。     

General reliability model of the non-MDS coded storage system

An open problem is how different configurations influence the reliability of a storage system using non-maximum distance separable codes as redundancy strategy.This paper proposes a repairable probability algorithm for solving data objects with non-maximum distance separable code encoding by considering the construction matrix of non-maximum distance separable codes.This algorithm exhaustively loses all possible combinations of several blocks and judges whether the matrix corresponding to each combination is reversible for calculating the probability of recoverability.We propose an analytical model based on the Markov chain to quantify the reliability of the non-maximum distance separable coded storage system.This model could quantify the impact of a series of design factors on the reliability of the storage system,such as the effect of non-maximum distance separable code configuration,the capacity of the storage system,the capacity of the object-based storage device nodes,the repair bandwidth,the mean time to data loss of the object-based storage device nodes and so on.Finally,the numerical analytical method is used to verify the correctness of the model and the influence of different factors on the reliability of the storage system.Our model enables system practitioners to decide the appropriate configuration based on their reliability requirements.