POP海洋模式在四核至强集群上的并行计算

分析了POP海洋模式原理、离散方法。在四核至强集群上,研究分析POP模式中计算局部块技术和平衡并行数据剖分及其对模式性能的影响。针对模式的通信性能瓶颈,采用聚合通信优化技术。研究结果表明局部块技术和数据剖分方式对于POP模式并行性能影响显著;通过通信聚合优化,POP模式在四核集群上性能获得明显提升。     

基于Jini的集群网格并行计算平台的构建

研究如何使用分布式系统Jini体系来构建集群网格并行计算平台。首先介绍集群计算和Jini技术;然后给出基于Jini的集群计算系统模型JCCM,设计了一个在此模型上实现并行计算的通用算法,并在自强3000集群主机上对此模型及算法进行了测试,证实了该模型的可伸缩性和健壮性。     

基于linux集群的并行计算

集群计算机技术是高性能并行计算机系统中的一个研究热点。对于有密集运算需求的企业和研究机构来说,集群系统是他们的最佳选择。本文简要介绍了linux集群技术和并行程序设计的概念,并给出了一个并行程序实例,对linux集群系统进行了性能评测。     

基于Linux集群的并行计算

对普通用户来说,在专业集群中进行并行计算的处理,存在费用高、管理困难和操作复杂等问题。针对该问题,利用PC和以太网相连的实验环境,采用集群工作框架和并行计算的关键技术,提出基于Linux集群的并行计算系统环境。在该环境上对系统的性能进行测试,结果证明了系统的可行性。     

基于枚举四叉树的多分辨率几何图像绘制方法

为提高多分辨率几何图像的实时绘制效率,将枚举四叉树思想引入到传统四叉树的设计中,提出以单个枚举四叉树节点作为独立渲染单元的方法,极大地减少了绘制函数的调度次数.针对实时绘制时几何图像不同层次边缘易产生裂缝的现象,采用枚举四叉树的结构,在数据预处理阶段构造基础渲染节点时用分段函数消除节点内部的裂缝;实时绘制阶段在GPU上使用反正切函数控制顶点偏移,消除节点间的裂缝.实验结果证明,枚举四叉树结构能充分利用GPU的批量处理能力,有效地提高了绘制效率;裂缝处理算法易于GPU实现,获得了较高的帧率和较好的绘制效果.     

基于LSF集群系统的分布式并行计算

介绍了LSF集群系统和分布式并行计算的基本概念,基于LSF集群系统提出了一个分布式并行计算的基本结构和分级任务调度策略,另外在此结构上实现了矩阵相乘的分布式并行计算,并对此结构进行了性能评测,最后分析了基于LSF集群系统的分布式并行计算具有的优点和存在的不足.     

基于GPU并行计算的肺部结节图像融合探究

探讨图形处理器(GPU)并行计算在医学图像处理方面的应用。依托医院影像科室图像采集,选取100幅肺部医学图像,对图像进行预处理后,通过经典小波变换法融合图像。使用对比的方法对100幅肺部图像进行中央处理器(CPU)串行计算,利用NVIDIA公司的统一计算设备架构(CUDA),在GPU平台上进行图像融合、并行计算对比,优化算法、数据传输、内存访问及指令,采用主观评价与客观评价相结合的评价方式,验证并行计算对图像融合效果和速度的提升。结果表明,基于GPU并行计算的肺部结节图像融合对图像质量有一定的提高,对图像融合速度的提升较大,并行计算在医学影像图像融合领域应用前景广阔。     

一种IP分组重组的集群并行计算的方法

基于N元非合作模型的路由切割调度算法的基础,利用集群来解决大规模的IP分组重组问题是一个可行的办法。论文设计实现了IP分组重组（又称网络地址转换NAT,Network Address Transfer）的集群并行计算方法。使用普通PC构建了基于MPI用于IP分组重组计算的SMP集群,研究了在典型的校园网环境下的较大规模的IP分组重组环境并讨论了集群内部计算节点上的两种负载平衡方法。     

基于PC集群系统的MPICH大规模并行计算实现与应用研究

在Win2000 Server操作系统环境下采用MPICH并行技术，建立了基于PC局域网平台的并行集群系统，并通过VC 6．0调用消息传递库MPI函数完成了3个并行计算实例。符合MPICH规范的PC并行集群系统配置简便、系统稳定、界面友好、性价比高，能够持续利用计算机现有资源和大幅度提高计算效率。     

基于局部学习的遥感图像融合

本文提出了一种基于局部学习的遥感图像融合方法。兵基本思想是在局部区域划融合图像与全色图像建立对应的局部线性关系。由于图像数据在局部区域相对简单,因此局部模型相比全局模型更为合理。在局部学习的基础上,将全色图像与融合图像的全局回归误差表示为图拉普拉斯的形式,其本质是利用局部学习使得融合图像保持全色图像的流形结构。同时为了保持多光谱图像的性质,通过图像的尺度空间表示,建立融合图像与多光谱例像之间的尺度关系。最后通过集成融合图像的二次拉普拉斯形式和足度空间表示,构建图像融合的全局目标函数。为了优化目标函数,本文提出了闭合求解法和快速迭代求解法。实验结果表明：本文所提出的融合方法比传统融合方法具有更好的效果。     

基于改进的自组织映射网络的遥感影像融合研究

多源遥感影像融合是富集遥感海量数据的最有价值的技术手段。本文给出了一种新的基于改进的自组织映射网络的遥感影像融合模型。选择浙江绍兴为典型研究区,以Landsat TM(10m)与SPOT-4 Pan(10m)融合数据为例,进行了融合实验与分析。实验结果表明,应用基于改进的自组织映射网络模型进行融合,分类融合结果较好,较基于基本自组织映射网络的影像融合分类精度提高约8％。     

实现并行计算的群集系统

由于工作站性能快速增强和ＬＡＮ带宽提高，群集系统逐渐成为并行计算领域中的重要分支。本文描述了群集系统的特征并讨论了其实现中的一些关键技术，如互连网络，ＰＶＭ和ＭＰＩ，最后肯定了群集系统的发展前景。     

基于模糊自适应谐振网的多源遥感图像融合方法

介绍模糊自适应谐振网在多源遥感图像融合的应用.详细分析模糊自适应谐振网聚类算法的步骤和特点,并比较模糊自适应谐振网和一般模糊极小-极大网的差异.实验证明模糊自适应谐振网的自适应稳定性佳,其聚类速度优于一般模糊极小-极大网,而一般模糊极小-极大网聚类精度较好,对训练区域的依赖性较强.     

并行计算模型在异构计算环境中的研究

近年来异构并行计算在高性能科学计算和通用应用领域受到广泛研究。本文结合多种代表性并行计算模型，给出异构环境中的HBSP模型和程序开销计算方法。采用基于消息长度的线性模型使通信开销的计算更精确，解除原有BSP模型对h-rela-tion的限制，使程序和算法在异构环境中的设计更加灵活。当构成BSP计算机的各处理机速度相同且原有BSP算法达到最优（即各处理机上所分配的计算量与通信量完全均衡）时，HBSP模型等同于原有模型。     

一种多特征结合的遥感图像分类方法

遥感图像分类是遥感图像分析和理解的基础,是遥感图像研究中的重要内容之一。为提高分类效果,遥感图像分类中通常需要综合运用多种特征。提出一个新的基于特征级融合的遥感图像分类方法。将多种图像空间特征和光谱特征分别作为分类器的输入,将各分类器的概率输出拼接起来作为中间层特征再进行分类。该方法有效避免了多特征直接拼接存在的尺度问题。在Indian93和Flightline C1两个数据集上的实验结果表明该方法具有一定优势。     

基于遥感图像融合的目标检测算法

在一些遥感图像中由于目标不清晰或背景复杂,使得目标的检测变得困难.图像融合可以把来自多传感器的图像信息综合起来,提高对图像信息分析和提取的能力.通过把同一目标的不同传感器获得的图像数据利用小波包变换进行融合,这种方法能够很好地将多源图像的细节融合在一起,得到目标较为清晰的融合图像.在此基础上利用数学形态学的方法进行目标检测,得到了满意的效果,证明了这种方法的有效性.     

用于并行计算的PC机群

随着计算机技术的高速发展，使用机群进行并行计算也越来越流行，尤其是利用工作站机群进行并行计算已经十分普遍。但使用ＰＣ机群进行并行计算的系统还很少，这种ＰＣ机群由一组ＰＣ机（４８６，５８６）通过网络互连组成。本文介绍现有的几个ＰＣ机群和我们研制的一个ＰＣ机群计算环境     

并行计算环境与数值并行算法研究

本文介绍并行计算环境的一些最新进展，探讨我国当前数值并行算法研究的技术路线，特别强调高水平的基础研究与解决科学工程计算中重大挑战问题的结合。     

基于小波多分辨率分析的多通道遥感图像数据融合方法及实现

对同一目标的多波谱遥感图像进行融合、是富集有用信息、提高图像空间分辨率和解释水平的有效手段，本文提出了基于小波多分辨率分析的多通道遥感图像数据融合的原理、方法及实现过程，实例分析其结果良好。     

异构型并行分布计算系统PVM的结构分析

本文描述了异构型并行分布计算系统ＰＶＭ的组成和特征，详细分析了它的软件结构、工作流程和消息通信机制，并提出了它存在的不足之处。