网格化分布式新安江模型并行计算算法

近年来,网格化分布式新安江模型（GXM）在洪水预报中发挥了重大作用,但在进行洪水过程模拟时,模型数据量与计算量巨大,GXM的计算时间随着模型预热期的增加呈指数增长,严重影响GXM的计算效率。因此,提出一种基于网格流向划分与动态优先级有向无环图（DAG）调度的GXM并行算法。首先,对模型参数、模型构件、模型计算过程进行分析;其次,从空间并行性的角度提出了基于网格流向划分的GXM并行算法以提高模型的计算效率;最后,提出一种基于动态优先级的DAG任务调度算法,通过构建网格计算节点的DAG并动态更新计算节点的优先级以实现GXM计算过程中的任务调度,减少模型计算中数据倾斜现象的产生。在陕西省大理河流域与安徽省屯溪流域对提出的算法进行实验,在预热期为30 d、数据分辨率为1 km的情况下,相较于传统的串行算法,所提算法的最大加速比分别达到了4.03和4.11,有效提升了GXM的计算速度与资源利用率。     

防洪调度的新方法

基于数据仓库和数据挖掘技术开发的防洪调度及水资源管理数据挖掘系统有着深远的应用前景。     

数据挖掘技术在银行客户细分中的应用

该文将数据挖掘技术应用于银行客户关系管理中的客户细分,探讨了对银行个人客户进行细分的方法,并依据分类结果分析了这种方法的有效性。研究目的是利用决策树算法建立挖掘模型分析个人客户信息,将满足理财金账户的客户细分出来,并制定不同的销售措施及差别服务。此方法已经投入运行,实践证明该方法实用、可操作性强,对银行产生了积极的影响。     

一种基于四叉树的大规模地形实时生成算法

论文分析了现有地形简化算法,提出了一种基于地形四叉树实时构建地形多分辨率模型的优化算法,该算法采用分层分块的思想。首先将大规模高程数据进行分块,然后对块内数据按照分辨率的大小分层存储,并给出一种与视点相依赖的对地形节点误差进行评价的方法,在网格的生成中只使用一次四叉树遍历,从而大大提高了渲染速度。     

基于多线程并行的大规模场景交互漫游研究

针对大规模三维场景的交互漫游,提出了一种基于多线程并行调度解决方案,并给出了相应的交互漫游算法.该方法使用离散层次细节技术结合视点相关的动态连续层次细节选择和过渡的批LOD技术.在预处理阶段,对大规模场景进行分层分块处理;在实时漫游阶段,采用多线程并行技术:绘制线程利用四又树层次进行可见性剔除和视点相关简化获取当前可绘地形,并将其提交给GPU进行绘制.预取线程通过预测视点的位置,从外存预取相关的几何数据并调入内存.将该方法应用于具体实例,取得了良好效果,证明了该并行方法的有效性.     

带反馈输入BP神经网络的应用研究

为了有效解决具有非线性特征的水文预报精准度的问题,通过对反向传播BP神经网络的学习和研究,分析了变量间的相互信息,提出了系统间相关信息熵的概念,并建立了适合水文预测的自迭代反向传播神经网络模型.该模型通过对迭代因子的及时修正,在反向传播中不断调整网络的权值和阈值,从而在很大程度上改善了传统BP算法所带来的不足,提高了预测的精度.实际的应用研究表明,自迭代反向传播模型的预测效果优于传统预测模型.     

Power Builder中数据管道及其应用

主要介绍数据管道的基本概念以及如何采用面向对象的方法开发出一个通用的数据管道用户对象 ,然后介绍该通用管道对象在档案自动归档系统中的具体应用。     

基于区域路径代理的Mobile Agent定位方法

由于Mobile Agent本身固有的移动性,必须定位派发出去的Agent,以便和它通信.通常的定位方法分为三大类:位置数据库、路径代理、目录服务.文中在对已有的定位方法进行分析后,对传统的路径方法进行了改进,提出了一个基于区域路径代理的定位方法,并将该方法和传统的路径代理方法进行了比较.对于区域性活动较多的Agent,通过使用该方法可以有效地缩短路径代理链的长度,大大提高了定位操作的效率,减少定位操作失败的概率.     

科研生产项目引导计算机基础课程教学

《大学计算机信息技术》是从《计算机基础》发展而来.根据国际上先进国家的教学经验,许多学校采用“广度优先”的教学思想,融合了计算机学科最新发展的知识和技术,为大学生今后的学习和工作,在信息技术方面打下坚实的基础.     

基于服务的网格数据管理框架研究与应用

文章基于OGSA设计了一种网格数据管理框架．为网格环境中分布式异构数据提供方便、统一的管理和操作方式。描述了基于服务的网格数据管理框架的层次结构及功能，为网格数据管理系统的设计与实现提供了一种新的思路。