大规模图数据匹配技术综述

在大数据时代海量的多源异构数据间存在着紧密的关联性,图作为表示数据之间关系的基本结构在社交网络分析、社会安全分析、生物数据分析等领域有着广泛应用.在大规模图数据上进行高效地查询、匹配是大数据分析处理的基础问题.从应用角度对用于图查询的图数据匹配技术的研究进展进行综述,根据图数据的不同特征以及应用的不同需求对图匹配问题分类进行介绍.同时,将重点介绍精确图匹配,包括无索引的匹配和基于索引的匹配,以及相关的关键技术、主要算法、性能评价等进行了介绍、测试和分析.最后对图匹配技术的应用现状和面临的问题进行了总结,并对该技术的未来发展趋势进行了展望.     

基于径向基过程神经网络的油田开发指标预测

目前为止,现有的油田开发指标预测方法难以反映实际存在的时间累积效应对该指标预测的影响。因此,为提高油田开发指标预测的准确度,本文提出基于径向基过程神经元网络的油田开发动态指标预测模型,并将其应用到实际油田开发动态指标的预测中。实例分析结果表明,本文提出的径向基过程神经元网络的油田开发动态指标的预测方法精度高、速度快,是预测油田开发指标的一种较实用的方法。     

用于单个纳米颗粒检测的固态纳米孔器件的仿真与优化

基于固态纳米孔器件的检测技术是近年来的研究热点,它可广泛用于各种纳米颗粒、生物分子检测及DNA测序等各个领域.采用数值方法对两种常用的纳米孔器件,即圆柱形纳米孔和棱台形纳米孔器件在检测纳米颗粒穿过时的局部电场变化以及离子电流特性进行了系统性的仿真和分析,提出了采用纳米孔阻塞电流因子,来评估器件性能.在此基础上,深入分析和讨论了纳米孔的孔径和孔深等参数的变化对检测纳米粒子性能的影响,并提出了优化的纳米孔器件设计方案.研究结果对纳米孔器件的制备,以及其在检测纳米颗粒的应用实践中提供了理论指导.     

基于NFS和NIS的服务器管理环境的配置与维护

生物信息学实验室需要分析处理高通量的测序数据,对服务器的性能和管理要求很高。本文主要研究通过在高性能机器上同时配置NFS和NIS,搭建一个安全方便的服务器管理环境,从而既可以高效稳定地利用服务器分析测序数据,又可以实现各机器之间的数据共享、用户权限共享以及用户账号安全管理。     

水资源综合管理决策支持系统开发及应用

通过标准化建模、水资源规划与实时管理一体化设计、两层与三层供水体系一体化处理、区域或流域水资源配置模式选择等技术实现系统的通用性;围绕水资源配置的基本问题,采取问题导向型设计,保障系统的多功能性;基于水资源系统基本元素、模型结构与计算码、拓扑关系分离,提升系统的可扩充性;通过友好型界面设计、便捷化操作、可视化配置、情景模拟等技术研发实现系统的实用性。将开发的水资源决策支持系统运用在江苏沿海围垦区水资源综合管理中,结果表明系统实用、可靠,应用效果较好。     

可重构阵列自主容错方法研究

设计了一种具有故障自诊断和自修复能力的可重构阵列单元结构。在功能细胞单元内部实现分布式的故障自诊断,在测试到故障后,可以自主地将距故障单元最近的空闲单元进行替换,接着自动取消受故障影响的线网,并在新的布线端点间对这些线网重新布线。以4位并行乘法器为例,实验结果证明了可重构单元阵列的故障自修复能力,并验证其重构时间较短且可靠性较高。     

高提升滤波在低对比度目标相关探测中的应用

光电混合联合变换器可实现对目标的实时探测、识别及自动定位。但低对比度目标的相关峰强度很弱,甚至得不到相关峰．影响了目标的识别率。利用高提升滤波处理技术和图像分割对功率谱进行增强处理,可以有效提高功率谱对比度,最大限度保留光谱图像的细节信息,提高光电联合相关系统的目标识别率。     

Delphi扫描线的快速图像处理

传统的图像处理一般采用像素点赋值的方法,处理速度极慢,对于大型图像几乎无能为力,而Delphi扫描线方法是对图像的每一行进行扫描,获得各像素的内存地址。这种内存操作比常规的像素点赋值效率高很多,从而可以大大提高大型位图图像的处理速度。     

基于DRNN的非线性模型预测控制研究

针对飞机液压系统某地面试验装置具有非线性、慢时变的特征,常规的控制算法难于实现精确控制。为了提高系统的实时性和精度,提出了基于DRNN神经网络的非线性模型预测控制算法。控制算法应用对角递归神经网络DRNN作为非线性系统的预测模型,同时采用了具有全局优化能力的启发式遗传算法作为滚动优化工具。将这一控制算法进行仿真试验,仿真试验结果表明,基于DRNN的NMPC对于装置具有自适应能力,控制精度较传统的PID控制有明显的提高。     

基于集成的年龄估计方法

近十年来, 由于广泛的应用前景, 关于人脸识别的研究得到了广泛的关注. 但目前有一种影响人脸识别技术的因素尚未被研究者所重视, 那就是年龄变化. 而在适用于年龄变化的人脸识别技术中有一个重要的问题, 即年龄估计. 本文基于典型相关分析和代价敏感学习提出了两种年龄估计算法, 并在此基础上利用集成技术来提高年龄估计的准确性. 最终实验结果验证了本文方法的有效性.