数据库中关联规则的并行/分布式采掘技术

高效的并行/分布式采掘方法是数据库中关联规则发现技术的重要的研究方向,首先给出了关联规则的并行/分布式采掘的相关描述,针对关联规则并行/分布式采掘的基本思想,分析算法中可以改进效能的环节,提出生成更少候选集、局部剪枝、减少通讯量和优化扫描等提高性能和降低复杂度的方法。     

金属热防护系统瞬态热分析的并联一维模型

建立了可重复使用运载器金属热防护系统瞬态热分析的并联一维模型.根据热防护系统的结构特点划分了多条热流通路,将各热流通路离散化后给出了单条通路瞬态传热的隐式差分格式,采用热平衡法推导了串、并联两种类型公共节点的局部控制方程,并给出了传热问题中常见边界条件的统一表达式,最终形成了总体控制方程.通过数值计算获得了热防护系统瞬态温度场.计算结果表明:采用并联一维模型可以更真实、更准确地反映热防护系统的传热过程,对于热防护系统结构优化设计有较高的参考价值.     

Linux下某型制导弹目标跟踪并行算法

针对某型电视制导弹的图像特点,在Linux平台上设计了一种并行算法用于完成目标跟踪.算法思想:将制导弹的目标跟踪任务划分为图像采集、纠旋、显示和目标跟踪,程序中创建两个线程用于完成该任务;其中线程1完成图像采集、纠旋和显示;线程2完成目标跟踪.实验表明该算法实现了Linux环境下图像的实时采集、纠旋、显示和目标跟踪,与Windows下的目标跟踪算法相比,该算法有效的节省了资源.     

面向大规模集群的并行I/O用户层配置优化策略

影响应用I/O性能的关键因素主要有三个层次:包括应用的I/O接口实现、体系结构和文件系统组件的性能以及应用的I/O参数配置。从应用I/O配置优化的视角,分析了大规模集群并行I/O的配置调优空间,在此基础上,给出了一套大规模集群并行I/O性能特征测试分析方法。基于该方法,在某国产超级计算集群上开展了一系列I/O测试分析来刻画系统的I/O性能特征,进而指导并行应用程序的I/O配置优化。基于优化后的配置参数,在两类典型的并行I/O场景中,针对某类生产应用程序,8192进程下的重启动数据写操作时间下降了15%,4096核的程序作业加载时间从10 min缩短到了5 s。     

面向大规模集群并行I/O的用户层配置优化策略研究

近年来，大规模并行场景下的I/O性能越来越受到应用科学家的关注。影响应用I/O性能的关键因素主要有三个层次：包括应用的I/O接口实现、体系结构和文件系统组件的性能以及应用的I/O参数配置。本文从应用I/O配置优化的视角，分析了大规模集群并行I/O的配置调优空间，在此基础上，给出了一套大规模集群并行I/O性能特征测试分析方法，基于该方法，在某国产超级计算集群上开展了一系列I/O测试分析来刻画系统的I/O性能特征，进而指导并行应用程序的I/O配置优化。基于优化后的配置参数，在两类典型的并行I/O场景中，针对某类生产应用程序，8192进程下的重启动数据写操作时间下降了15%，4096核的程序作业加载时间从10分钟缩短到了5s。本文提出的I/O配置调优空间及优化方法，可以推广应用到其它同类系统平台，对于大规模集群上的用户层并行I/O配置调优具有借鉴意义。