检索结果-内蒙古大学图书馆

高技术通讯 2017年第11期27卷 875-888页

作者：于雷金岩中国科学院大学北京100049 中国科学院计算技术研究所计算机应用研究中心北京100190

分析了区块链用于交易网络的技术特点,指出在目前的区块链技术架构中,交易数据和新区块数据的泛洪式全网广播及全局区块链数据在所有共识节点全复制存储,成为区块链系统规模扩展的瓶颈。考虑到区块链网络存在交易频率局部性这一特征,提... 详细信息

分析了区块链用于交易网络的技术特点,指出在目前的区块链技术架构中,交易数据和新区块数据的泛洪式全网广播及全局区块链数据在所有共识节点全复制存储,成为区块链系统规模扩展的瓶颈。考虑到区块链网络存在交易频率局部性这一特征,提出了将区块链全网共识划分为若干区域子网共识的方法,并解决了网络划分前后的"双花"问题、节点的跨区移动和跨区支付问题,使得网络I/O负载和区块链数据存储负载在全网均匀划分。该方法是在区块链原有核心协议基础上进行的优化和改进,因此,并不会引入额外的安全问题。最后,利用数学方法理论分析了划分区块链网络前后的系统整体负载变化情况,证明了该方法在资源消耗方面具有明显的优势。

关键词：区块链数据分区拆分技术双花问题跨区交易扩展性

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面向多用户环境的MapReduce集群调度算法研究

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高技术通讯 2017年第4期27卷 295-302页

作者：陈重韬中国科学院计算技术研究所计算机应用研究中心北京100190 中国科学院大学北京100049

针对MapReduce集群现有调度策略在多用户环境下无法根据用户的实际资源需求实现动态资源分配的问题,提出了一种基于历史执行信息(HEI)的MapReduce集群调度算法——HEI Scheduler。该算法通过建立集群作业执行信息的收集和分析机制,得到... 详细信息

针对MapReduce集群现有调度策略在多用户环境下无法根据用户的实际资源需求实现动态资源分配的问题,提出了一种基于历史执行信息(HEI)的MapReduce集群调度算法——HEI Scheduler。该算法通过建立集群作业执行信息的收集和分析机制,得到各用户组资源需求随时间变化的规律,并以作业实际占用slot的时间作为作业占用资源量的衡量标准,进而动态地确定资源池的最小共享资源以及集群剩余资源分配的权值。实验结果表明,执行信息分析机制能够更准确地表征作业对资源的需求,采用集群调度算法HEI Scheduler能够有效地缩短作业的整体执行时间。

关键词： MapReduce集群多用户环境调度算法作业执行信息收集

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基于像素聚类的超声图像分割

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计算机应用 2017年第2期37卷 569-573页

作者：黄志标姚宇中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学计算机与控制学院北京100049

B型心脏超声图像分割是计算心功能参数前重要的一步。针对超声图像的低分辨率影响分割精度及基于模型的分割算法需要大样本训练集的问题,结合B型心脏超声图像的先验知识,提出了一种基于像素聚类进行图像分割的算法。首先,通过各向异性... 详细信息

B型心脏超声图像分割是计算心功能参数前重要的一步。针对超声图像的低分辨率影响分割精度及基于模型的分割算法需要大样本训练集的问题,结合B型心脏超声图像的先验知识,提出了一种基于像素聚类进行图像分割的算法。首先,通过各向异性扩散处理图像;然后,使用一维K-均值对像素进行聚类;最后,根据聚类结果和先验知识将像素值修改为最佳类中心像素值。理论分析表明该算法可以使图像的峰值信噪比(PSNR)达到最大值。实验结果表明:所提算法比大津算法等更准确,PSNR较大津算法提高11.5%;即使在单张图像上也可以进行分割,且适应于分割任意形状的超声图像,有利于更准确地计算各种心功能参数。

关键词：图像分割超声图像忌均值各向异性扩散峰值信噪比

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基于六度分离理论的新型关联规则挖掘算法

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计算机应用 2017年第A02期37卷 210-213页

作者：张强钟勇周渭博中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学计算机与控制学院北京100049

针对Apriori算法中支持度与置信度不易确定、需要多次扫描数据库、生成的关联规则集合易过大或者过小等问题,提出了一种新型的关联规则挖掘方法——六度分离关联规则挖掘算法。该算法不仅可以定量地挖掘强关联规则,也可以挖掘弱关联关系... 详细信息

针对Apriori算法中支持度与置信度不易确定、需要多次扫描数据库、生成的关联规则集合易过大或者过小等问题,提出了一种新型的关联规则挖掘方法——六度分离关联规则挖掘算法。该算法不仅可以定量地挖掘强关联规则,也可以挖掘弱关联关系;同时,只需要一次扫描数据库,将数据压缩转化存储在矩阵中;也提出了事件之间关联度的新的计算方法。与目前应用最广的基于item的协同过滤算法相比,在最优情况下,即推荐数量为250时,准确率提高了15%。

关键词：数据挖掘关联规则六度分离 Apriori算法频繁项集

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一种新型嵌入式动态内存分配算法

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计算机应用 2017年第A02期37卷 244-247,254页

作者：宋敏超李少波中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学计算机与控制学院北京100049

针对TLSF算法的不足,提出使用直接分配算法和TLSF算法相结合的方式解决最差分配问题,用自适应算法来解决内存切割带入碎片问题,用新设计的表头检验方法解决内存溢出防护问题。首先,根据当前内存的最大空闲块的大小判断使用何种内存分配... 详细信息

针对TLSF算法的不足,提出使用直接分配算法和TLSF算法相结合的方式解决最差分配问题,用自适应算法来解决内存切割带入碎片问题,用新设计的表头检验方法解决内存溢出防护问题。首先,根据当前内存的最大空闲块的大小判断使用何种内存分配算法;然后,在内存使用过程中根据使用内存块的大小计算出最佳切割阈值,同时根据内存块实际物理地址和理论地址的比较来进行内存数据溢出的检测。实验结果表明,相比TLSF算法,新算法内存分配效率最多提高4.98%,内存释放效率在内存使用率较低时提高1.1%,较高时和TLSF算法基本没有差别;在内存使用率较高时,碎片率比TLSF算法最多降低了10.3%,并且能够有效地检测内存数据溢出,提高了安全防护能力。

关键词： TLSF 内存分配直接分配自适应算法内存溢出

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改进粒子群算法压缩感知的卫星导航信号捕获方法

改进粒子群算法压缩感知的卫星导航信号捕获方法

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第九届中国卫星导航学术年会

作者：李卿何旋陈威屹秦小林中国科学院成都计算机应用研究所中国科学院大学中国科学院光电研究所

全球卫星导航系统已经广泛地运用在社会生活的各个领域,随之而来的一个突出的问题是卫星导航受到的干扰也越来越多,在重点区域重点部门,导航性能质量显得尤为重要。特别是战时状态下,敌方除了运用直接摧毁卫星方式以外更多的是利用电磁... 详细信息

全球卫星导航系统已经广泛地运用在社会生活的各个领域,随之而来的一个突出的问题是卫星导航受到的干扰也越来越多,在重点区域重点部门,导航性能质量显得尤为重要。特别是战时状态下,敌方除了运用直接摧毁卫星方式以外更多的是利用电磁手段对接收机进行强干扰,使其不能正常工作。本文基于信号方位角具有空间稀疏性的特征,对干扰信号进行波达角(DOA)估计。利用压缩感知具有对稀疏信号压缩采样优势,引入到卫星导航信号捕获终端抗干扰技术中,产生了自适应天线波束成型算法。并对压缩感知的自适应天线波束成型算法进行了改进,提出了基于改进粒子群算法的压缩感知方法(CS-IPSO),将其运用在导航信号捕获中,对信号波达角和信号强度进行估计。仿真实验表明该算法在降低接收机存储数据的同时保证卫星导航信号恢复的有效性,为未来抗干扰接收机的设计的可靠性提供了一种新思路。

关键词：稀疏信号压缩感知粒子群优化算法卫星导航波达方向抗干扰

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基于nRF24LE1的无线表决器设计与实现

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计算机应用 2017年第A02期37卷 309-312页

作者：王冬冬李国勇中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学计算机控制学院北京100049

为解决有线表决系统布线繁琐、移动性差以及基于443 MHz无线表决器存在抗干扰能力较差、功耗偏高等问题,提出基于n RF24LE1无线收发模块的无线电子表决系统解决方案。该系统通过主机、大屏幕显示器、通信主站、无线投票表决器实现了对... 详细信息

为解决有线表决系统布线繁琐、移动性差以及基于443 MHz无线表决器存在抗干扰能力较差、功耗偏高等问题,提出基于n RF24LE1无线收发模块的无线电子表决系统解决方案。该系统通过主机、大屏幕显示器、通信主站、无线投票表决器实现了对表决信息的采集、处理和显示。通信主站与主机通过RS-485串行总线相连,主要接收从PC发出的指令,根据指令通过无线模块部分向表决器发出相应的命令。通信主站将选举信息广播给表决器,表决器将表决结果信息发回给通信主站,通信主站对表决信息进行汇总并发给主机,最终主机将最终表决结果的信息显示在与主机相连的大屏幕显示器上。实验结果表明,基于n RF24LE1的无线表决器能满足无线表决器的需要,同时相比基于WAP300C无线表决器具有更好的抗干扰能力和更低的功耗。

关键词： n RF24LE1 无线表决器无线通信软硬件设计无线收发模块

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一种负载感知的异构MPSoC任务调度算法

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电子科技大学学报 2017年第6期46卷 890-895页

作者：谢盈吴尽昭丁旭阳张晖中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京石景山区100049 西南民族大学计算机科学与技术学院成都610041 广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

处理器核的异构性、运行时负载和任务间依赖关系,是影响异构MPSoC任务调度算法性能的关键因素。该文提出了一种负载感知的异构MPSoC任务调度算法,在满足任务间依赖关系的前提下,根据计算开销和通信负载将待调度任务集划分为任务子集。... 详细信息

处理器核的异构性、运行时负载和任务间依赖关系,是影响异构MPSoC任务调度算法性能的关键因素。该文提出了一种负载感知的异构MPSoC任务调度算法,在满足任务间依赖关系的前提下,根据计算开销和通信负载将待调度任务集划分为任务子集。在考虑处理器核负载状态的基础上,通过赋权二部图最大权匹配,将任务子集调度到适载的处理器核上运行,提高了待调度任务集总执行效率。仿真实验结果表明,该算法有效降低了任务集的调度长度,提高了处理器核的利用率。

关键词：异构MPSoC 负载感知任务调度任务划分

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频域滤波模型的粒子群优化算法

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科学技术与工程 2017年第15期17卷 96-103页

作者：郭四稳闫涛雄伟程广州大学计算机科学与教育软件学院广州510006 中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 贵州师范学院贵阳550018

当前对于粒子群优化算法(简称基本PSO)的改进主要从控制参数与数学模型入手,但这可能导致陷入局部最小值。针对这个问题,提出一种基于频域滤波模型的PSO算法(简称FPSO)。FPSO是对粒子种群多样性进行定量分析,当粒子集中度低于设定阈值时... 详细信息

当前对于粒子群优化算法(简称基本PSO)的改进主要从控制参数与数学模型入手,但这可能导致陷入局部最小值。针对这个问题,提出一种基于频域滤波模型的PSO算法(简称FPSO)。FPSO是对粒子种群多样性进行定量分析,当粒子集中度低于设定阈值时,以当前最优粒子为中心,在一定半径范围内进行傅里叶变换,通过预设的低通滤波器,削弱当前找到的最优值;然后对当前粒子群施加以最优粒子为势能中心的辐射力,所有粒子在滤波范围外部的空间以较大的速度继续搜索。实验分析表明:基于频域滤波模型的PSO算法提升了种群多样性,有效地提高了全局搜索能力,在求解多峰函数问题时解的精度优于带电PSO算法与变异PSO算法。

关键词：粒子群算法频域滤波种群多样性截止频率多峰函数

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基于多分类AdaBoost改进算法的TEE标准切面分类

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计算机应用 2017年第8期37卷 2253-2257,2269页

作者：王莉莉付忠良陶攀朱锴中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京100049

针对超声图像样本冗余、不同标准切面因疾病导致的高度相似性、感兴趣区域定位不准确问题,提出一种结合特征袋(BOF)特征、主动学习方法和多分类AdaBoost改进算法的经食管超声心动图(TEE)标准切面分类方法。首先采用BOF方法对超声图像进... 详细信息

针对超声图像样本冗余、不同标准切面因疾病导致的高度相似性、感兴趣区域定位不准确问题,提出一种结合特征袋(BOF)特征、主动学习方法和多分类AdaBoost改进算法的经食管超声心动图(TEE)标准切面分类方法。首先采用BOF方法对超声图像进行描述;然后采用主动学习方法选择对分类器最有价值的样本作为训练集;最后,在AdaBoost算法对弱分类器的迭代训练中,根据临时强分类器的分类情况调整样本更新规则,实现对多分类AdaBoost算法的改进和TEE标准切面的分类。在TEE数据集和三个UCI数据集上的实验表明,相比***算法、多分类支持向量机(SVM)算法、BP神经网络和AdaBoost.M2算法,所提算法在各个数据集上的G-mean指标、整体分类准确率和大多数类别分类准确率都有不同程度的提升,且比较难分的类别分类准确率提升最为显著。实验结果表明,在包含类间相似样本的数据集上,分类器的性能有显著提升。

关键词：多分类AdaBoost 主动学习特征袋模型标准切面分类超声图像分类

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