论文部分内容阅读
分析K-Medoids算法的内在并行性,设计一个适合多核平台的并行算法,并利用OpenMP进行实验。实验结果表明,并行算法对多核环境有很好的适应性,在双核及四核计算机上均获得了较好的加速比与运行效率。
基于多核平台并行K-Medoids算法研究
【摘 要】
：
分析K-Medoids算法的内在并行性,设计一个适合多核平台的并行算法,并利用OpenMP进行实验。实验结果表明,并行算法对多核环境有很好的适应性,在双核及四核计算机上均获得了较好的加速比与运行效率。
【机 构】
：
广西大学计算机与电子信息学院
【出 处】
：
计算机应用研究
【发表日期】
：
2011年02期
其他文献
为了提高网络蜘蛛在爬行网络论坛时的爬行效率,从论坛布局结构特点出发,分析论坛所具有的普遍特征,设计了一个针对论坛的特殊的网络蜘蛛爬行策略。通过对大量论坛的布局结构分析发现,用户感兴趣的信息都使用设计者事先设计好的布局结构展现给用户。而这种布局结构可以通过DOM树体现出来,对DOM树进行操作,提取出URL,然后对重复的URL进行过滤。实验表明该爬行策略提高了网络蜘蛛爬行效率,节省网络带宽及本地存储空
针对传统证据理论中高度冲突证据组合出现反直观结果的问题,提出了一种基于相容性距离的冲突证据合成方法。分析了证据理论存在的三个方面问题和各种改进方法的特点,通过欧式距离建立了证据距离和相容性测度矩阵,对接受度归一化后计算出相容因子来对冲突概率进行加权分配。数值算例验证了改进合成公式的有效性和合理性。
针对GMM应用于情感识别时区分能力较弱的缺点,提出了一种将GMM与SVM有效结合的算法:基于GMM-UBM多维概率输出的SVM语音情感识别方法。该方法将GMM-UBM模型对一条语音的情感特征参数的两种多维概率输出(与特征向量同维、与GMM阶数同维)作为SVM分类器的特征参数,既利用了GMM表征数据本身统计特性的能力,又保留了SVM判决能力强的特点。在柏林情感语音库与汉语情感语料库上进行的实验结果表
在IEEE 802.11s的树型网络中,为了解决子节点之间洪泛PREQ维护路由时引发的PREQ广播风暴问题,基于HWMP的表驱动路由,提出了一种限制PREQ广播范围的广播风暴抑制方案。在该方案中,子节点根据自己到根节点的路由跳数设置PREQ的TTL,缩小了PREQ的传输距离,降低了冗余PREQ的数量。实验结果表明,与IEEE 802.11s相比,本方案有效地减小了网络中的路由开销,提高了网络吞吐量
针对电梯控制系统故障诊断困难及诊断准确率不高的问题,提出一种基于信息融合技术的故障诊断方法。通过优化网络学习率与激活函数的倾斜度,对BP神经网络进行改进,使得网络非线性分类能力更强,收敛效率更高。利用电梯控制开关量信号和电梯运行模拟量参数作为神经网络分类器的特征,应用D-S证据理论合成法则将多个分类器的结果进行融合判决,使证据理论的基本可信度分配不再完全依赖专家进行主观化赋值,实现了赋值的客观化。
首先概述了利用P2P系统进行DDoS攻击的原理,并根据攻击方式的不同将现有研究划分为主动攻击和被动攻击两种。综述了当前针对基于P2P的DDoS攻击的防御方法,分别从基于验证的方法、基于成员管理的方法、基于信誉的方法和受害者端的方法四个方面进行说明。最后,从推动P2P网络安全和Internet网络安全的角度出发,对基于P2P的DDoS攻击及其防御技术未来的研究方向进行了探讨。
模糊Sarsa学习(FSL)是基于Sarsa学习而提出的一种模糊强化学习算法,它是一种通过在线策略来逼近动作值函数的算法,其每条模糊规则中,动作的选择是按照Softmax公式选择下一个动作。对于连续空间的复杂学习任务,FSL不能较好平衡探索和利用之间的关系,为此提出了一种新的基于蚁群优化的模糊强化学习算法(ACO-FSL),主要工作是把蚁群优化思想与传统的模糊强化学习算法结合起来形成一种新的算法。
2012年4月26日，北京燕京啤酒集团公司赞助国家乒乓球队签约新闻发布会存京举行，燕京啤酒成为中网乒协官方合作伙伴，全力支持中国乒乓健儿出征伦敦。这是燕京啤酒集冈继2005年成
在输电线路在线监测的应用中,无线传感器网络存在严重的能耗不均衡问题。利用这些无线传感器网络在线状拓扑上呈现出的线性、规律性的局部密集的特征,提出了基于密集簇的分簇及簇首轮换算法和基于命名机制的路由算法。该算法具有很好的可扩展性,可通过增加少量的转发节点来缓解簇间能耗不均衡的问题。仿真结果验证了算法在能耗均衡方面的有效性,能够延长网络的生存时间。
为了高效地获取与主题相关的资源,就垂直搜索引擎展开了研究。首先,在现有的PageRank算法基础上,提出一种改进的PageRank算法来测量网页的链接相似度;其次,从单个网页考虑,利