高性能L5-Dispatcher的性能评测

为支持基于请求内容调度的策略，提出并实现了一个集中调度、分布路由的可扩展路由机制。与通常的单前端机不同，提出的可扩展路由结构由多个前端机组成，一个前端机执行集中调度任务（即调度器），其余的前端机执行分布路由任务（即转发器）。测试数据表明，一台运行调度器程度的PⅢ933主机的吞吐量为450000conns/s，可满足80台转发器同时请求调度服务。换言之，有80台转发器可同时转发请求数据或响应数据，即分布式前端总共可提供16Gbps的吞吐量。     

基于曙光4000A的BLAST并行算法

对BLAST启发式算法的实现做了优化：引入批处理的概念、并对整个库文件建立哈希表，实现了I／O延迟掩藏，提高了整个比对过程的速度，同时降低了内存消耗。优化的算法有利于并行化的实现：在并行系统中，将库文件广播到各个计算节点，由节点在局部分别建立哈希表。然后将查询文件分割发送到各个计算节点并行比对。计算结果可以在节点直接输出，不需要主结点收集，减少了通信开销。     

基于子空间近似对称Hausdorff分数图像匹配方法

模板匹配方法,对于如旋转、尺度等变化造成的形变非常敏感,通常需要利用大量的参考模板进行匹配,因此匹配速度较慢.由于不同模板之间的畸变不是很大,故可以利用子空间近似的方法,利用特征分解得到模板集的特征子空间,然后利用特征子空间近似表示模板集.笔者考虑到子空间近似的特点,利用对称Hausdorff分数的表示方法,使得与模板相匹配图像特征向量空间和根据模板得到的特征向量空间基本一致,从而提高了匹配效率.     

关于调度算法与Web集群性能的分析

用排队论方法分析负载均衡型调度算法和Locality型调度算法对Web集群服务器性能的影响，所获得的结论有：（1）由于充分应用后端结点的主存资源，所以应用Locality型调度算法时的Web集群服务器的性能要好于应用负载均衡型调度算法时的性能；（2）Locality型调度算法中，完全基于请清内容来分发请求将导致负载失衡现象的产生，而必须允许适量的文件复制，才能使Web集群服务器的性能显著提高。     

重采样和曲面拟合的图像匹配方法

模式识别中的目标匹配和定位是一个传统问题,但是大多数经典算法其定位精度都是象素级的.图像的亚象元匹配算法,可以突破物理分辨率的限制,把匹配和定位精度从象素级提高到亚象元级,从而满足大规模集成电路制造、摄影测量、工业检测和目标检测等应用对精度的要求.将重采样方法和曲面拟合法有机结合的图像亚象元匹配方法,既有重采样方法精度高的优势,同时通过曲面拟合法加快了计算速度,减少了所需时间.实验结果证明了这种基于重采样和曲面拟合的图像亚象元匹配算法的有效性.     

判别Halley方法逼近零点的两个充分条件

利用单点信息的方法，研究了求解解析算子中方程零点的Halley方法，解决了从任意一点本身的信息出发，判断其为Halley方法的逼近零点的两个充分条件．相对于Smale曾提出的对Newton方法α至多为3-22，该方法对一般有理迭代都可实现。