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题名组网雷达估测降水系统并行化方案的设计与实现
被引量：5
- 1
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作者
吴石磊
安虹
李小强
周伟
刘谷
魏学超
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机构
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
中国人民解放军陆军军官学院计算机教研室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第3期271-275,共5页
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基金
国家自然科学基金重点项目(60633040),国家自然科学基金项目(60970023)
国家973计划项目(2005CB321601)
+2 种基金
国家863计划重大项目(2006AA01A102),国家863计划项目(2009AA01Z106)
国家科技重大专项项目(2009ZX01036-001-002)
教育部-英特尔信息技术专项科研基金项目(MOE-INTEL-08-07)资助
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文摘
国家气象局天气组网雷达定量估测降水系统不仅拥有较大的计算量,而且具有较大的数据吞吐量,同时对实时性要求较高。如果缩短其执行时间,无疑将会带来巨大的收益。鉴于这些特点,使用VTune Amplifer XE对串行程序进行了热点分析和并行性分析,得出程序中有较多线程级并行性,从而制定了相应的并行化方案;然后使用Win32多线程和OpenMP两种技术对该程序在Intel四核处理器平台上进行了并行化。程序主要由单站处理和组网处理两部分组成。由于计算资源的限制,并行后的单站处理程序只有大约10%的性能提升,而组网处理程序则可以达到近似线性的性能提升。通过调整计算负载,并行化版本的加速比可以达到5.5。最后,可以得出该并行化方法适用于计算密集且数据吞吐量较大的一类应用。
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关键词
热点分析
并行性分析
OPENMP
Win32多线程
天气组网雷达
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Keywords
Hotspot analysis, Concurrency analysis, OpenMP, Win32 thread, Networking weather radar
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分类号
TP302.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名CPU-GPU协同计算的并行奇异值分解方法
被引量：2
- 2
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作者
周伟
戴宗友
袁广林
陈萍
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机构
中国人民解放军陆军军官学院计算机教研室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第S1期549-552,共4页
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基金
陆军军官学院科研学术基金项目(2012XYJJ-056)资助
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文摘
在目标跟踪应用中,常常采用奇异值分解(SVD)作为基本工具进行动态建库。然而当每秒处理的数据量较大、计算精度要求较高时,SVD的计算耗时往往无法满足应用的实时性能要求。针对这一问题,提出了CPU-GPU协同计算的并行奇异值分解方法。该方法利用GPU与CPU间的异步执行,对奇异值分解过程进行划分从而构造软件流水线,大大挖掘软硬件的并行性。实验表明,该方法比一般的基于GPU的Jacobi方法有约23%的性能提升。相对于CPU上的Intel MKL的奇异值分解函数获得了6.8x的加速比,满足了应用中的实时性能要求。
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关键词
GPU
协同计算
JACOBI方法
奇异值分解
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Keywords
GPU,Collaborative computing,Jacobi,SVD
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于布拉德福定律的Web被引频次分析
被引量：17
- 3
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作者
王晓芳
王健
袁广林
陈萍
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机构
中国人民解放军陆军军官学院计算机教研室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第B06期328-330,共3页
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基金
陆军军官学院科研学术基金(2011XYJJ-071)资助
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文摘
以布拉德福定律和学术论文被引频次作为研究对象,研究网络资源被引频次的分布规律,探讨信息计量法则在网络空间的适用性。采用区域分析法,对CNKI中数据库安全领域的论文进行被引频次分布规律研究,得到被引频次分布曲线,通过与布拉德福分布曲线和方程进行分析对比、曲线拟合、图像分析,得到网络空间中学术论文Web被引频次分布规律具有布拉德福定律特征的结论,得出布拉德福定律信息计量法则在互联网上具有适用性的结论。
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关键词
网络信息计量
论文被引频次
布拉德福定律
曲线拟合
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Keywords
Webometrics
Citation frequency of an article
Bradford law
Curve emulation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于Nystr?m谱聚类的词典学习
被引量：3
- 4
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作者
王鑫
李璐
王晓芳
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机构
安徽建筑大学 数理系
解放军陆军军官学院计算机教研室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第6期112-117,共6页
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基金
安徽省教育厅自然科学项目(No.KJ2013B067,No.KJ2012B034)
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文摘
构建视觉词典是BOVW模型中关键的一个步骤,目前大多数视觉词典是基于K-means聚类方式构建。然而由于K-means聚类的局限性以及样本空间结构的复杂性与高维性,这种方式构建的视觉词典往往区分性能较差。在谱聚类的框架下,提出一种区分性能更强的视觉词典学习算法,为了减少特征在量化过程中区分性能的降低以及谱聚类固有的存储计算问题,算法根据训练样本的类别标签对训练数据进行划分,基于Nystr?m谱聚类得到各子样本数据集的中心并得到最终的视觉词典。在Scene-15数据集上的实验结果验证了算法的正确性和有效性。特别当训练样本有限时,采用该算法生成的视觉词典性能较优。
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关键词
图像分类
视觉词袋模型
视觉词典
谱聚类
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Keywords
image classification
bag of visual words
visual vocabulary
spectral clustering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名关于软件工程学科建设的思考
被引量：3
- 5
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作者
王秀珍
汪群山
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机构
中国人民解放军陆军军官学院二系计算机教研室
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出处
《中国校外教育》
2012年第7期157-157,168,共2页
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文摘
学科建设是一项复杂、系统的工程,通过学科建设,可不断提高人才培养质量和学术研究水平,形成学院的特色和优势。本文立足于实际,围绕推进教学工作转型,阐述了软件工程特色学科建设的主要内容,提出了加强学科特色建设的方法和思路。
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关键词
软件工程
学科建设
特色学科
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分类号
TP311-4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
G712.3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名一种面向在线查询的拼写纠错算法
被引量：1
- 6
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作者
王秀珍
丛瑞
王飞
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机构
中国人民解放军陆军军官学院十一系计算机教研室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第14期113-119,共7页
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文摘
搜索引擎中,在线拼写纠错根据用户查询输入补全用户查询,并给出正确的拼写建议。提出了一种面向查询补全的在线拼写纠错算法。基于真实查询的噪声信道转换方式,算法建立了用户查询输入的生成模型;利用拼写纠错对,算法采用期望最大化算法训练能捕获用户误拼行为的马尔科夫N语法转换模型;算法采用不同剪枝策略的启发式改进A*搜索算法以实现实时给出纠错补全建议。实验结果表明,提出的算法相比其他同类算法更有效。
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关键词
拼写纠错
查询补全
期望最大化算法
N语法语言模型
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Keywords
spelling correction
query completion
expectation-maximization
N-gram language model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于GPU-CPU流水线的雷达回波快速聚类
- 7
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作者
周伟
施宁
王健
汪群山
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机构
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
中国人民解放军陆军军官学院计算机教研室
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2012年第4期71-75,共5页
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文摘
提出了基于GPU-CPU流水线的雷达回波快速聚类方法.该方法利用GPU与CPU异步执行的特征,将聚类的各步骤组织成流水线,大大的挖掘了聚类全过程的的并行性.实验表明,引入这种GPU-CPU流水线机制后,该方法比一般策略的基于GPU的并行聚类算法性能有38%的提升,而相对于传统的CPU上的串行程序,获得了47x的加速比,满足了气象实时分析应用中的实时性要求.
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关键词
GPU
CUDA
聚类算法
流水线
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Keywords
GPU
CUDA
image segmentation
clustering algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名概率数据上基于规则的分类器
- 8
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作者
赵婷婷
赵素云
裴斌
陈红
李翠平
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机构
中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室
中国人民大学信息学院
解放军陆军军官学院计算机教研室
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
2013年第7期639-648,共10页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金
中国人民大学研究基金 No.12XNLF07~~
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文摘
分类作为一类重要的数据挖掘问题被广泛地研究和应用,然而先前的研究主要针对确定数据上的分类问题,由于目前例如传感器等数据采集工具的普遍使用,概率数据广泛存在,在这类数据上进行分类研究十分必要。提出了一种新的概率数据模型,它既考虑了概率分布上的随机性,又包含了独立区间上的相似度;定义了一种新的辨识距离来衡量这类概率数据元组之间的距离;最后提出了概率数据上基于规则的分类算法,在基础分类算法上,引入了一种带有可变精度的分类算法来降低噪声或者扰动,提高了分类的精度。实验结果证明了该算法的有效性。
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关键词
分类
随机性
概率数据
辨识距离
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Keywords
classification
randomness
probabilistic data
discemible distance
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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