2015年中国高性能计算机发展现状分析
摘要：根据2015年11月的中国高性能计算机性能TOP100排行榜的数据，对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域等方面进行了讨论分析，同时对未来发展进行了展望。面向磁盘故障预测的机器学习方法比较
摘要：磁盘是保存数据的重要载体，提高磁盘的可靠性和数据可用性具有重要意义。现代磁盘普遍支持SMART协议，用来监控磁盘的内部工作状态。采用机器学习方法，分析磁盘的SMART信息，实现对磁盘故障的预测。所采用的机器学习方法包括反向神经网络、决策树、支持向量机以及简单贝叶斯，并采用实际磁盘SMART数据进行验证与分析。基于上述数据，对不同机器学习方法的有效性及其效果进行了对比。结果表明，决策树方法的预测率最好，支持向量机方法的误报率最低。同时基于预知信息和预测机制的SDRAM动态页策略
摘要：提出一种同时基于预知信息和预测机制的SDRAM新型动态页策略。该策略可充分利用待处理访存请求的地址信息，能对后续页命中情况进行精确判断；而当没有待处理访存请求可预知时，则利用所记录的历史信息对后续页命中情况进行预测，以最大程度地选择最合适的页策略。分析证明该策略的硬件实现代价很小。实验证实三类主要的基于预知信息的动态页策略之间的性能差异较小，均能获得较理想的访存带宽，最好情况下，实际访存带宽可提升42％。其中，对于绝大多数测试激励，同时基于预知信息和预测机制的新型动态页策略的性能均为最优或接近最优，适应范围最广。基于Spark框架的乘潮水位计算与可视化平台
摘要：乘潮水位计算是海洋环境信息处理的重要组成部分，具有计算量大、计算复杂度高、计算时间长等特性。采用传统集群计算模式实现乘潮水位计算业务，存在计算成本高、计算伸缩性和交互性差的问题。针对以上问题，提出一种基于Spark框架的乘潮水位计算和可视化平台。结合对Spark任务调度算法的研究，设计和实现了一种基于节点计算能力的任务调度算法，实现了长时间序列的多任务乘潮水位数据的检索、获取、数值计算、特征可视化的并行处理，达到了海量海洋环境数据计算和可视化处理的目的。实验结果表明，提出的基于Spark的乘潮水位计算和可视化平台可以有效地提高海量乘潮水位数据的分布式并行处理的效率，为更加快速和高效的乘潮水位计算提供了一种新的方法。一种1GHz多端口低功耗寄存器堆设计
摘要：超标量处理器中的寄存器堆通常采用多端口结构以支持宽发射，这种结构对寄存器堆的速度、功耗和面积提出了很大的挑战。设计了一个64＊64bit多端口寄存器堆，该寄存器堆能够在同一个时钟周期内完成8次读操作和4次写操作，通过对传统单端读写结构的存储单元进行改进，提出了电源门控与位线悬空技术相结合的单端读写结构的存储单元，12个读写端口全部采用传输门以加快访问速度。采用PTM90nm、65nm、45nm和32nm仿真模型，在Hspice上进行仿真，与传统单端读写结构相比较，所提出的方法能够显著提升寄存器堆的性能，其中写1操作延时降低超过32％，总功耗降低超过45％，而且存储单元的稳定性也得到明显改善。高密度存储服务器热设计
摘要：云计算和大数据时代对高密度存储服务器的需求越来越大。由于温度对电子元器件的性能和寿命有很大的影响，而高密度存储服务器的功率密度更大，故必须对其进行合理的热设计，以确保服务器工作时的温度在合理可控范围内。介绍了高密度存储服务器的结构，以及散热风道、散热器、风扇等关键散热部件的热设计方法。热设计整体方案采用吸风式的强迫风冷散热方式；基于Flotherm热仿真软件对整机系统进行了仿真优化；在35℃实际应用环境下对产品样机进行了热测试。测试结果表明，该热设计方案满足热设计要求。面向分布式流体系结构的多副本积极容错技术
摘要：随着互联网环境下计算系统规模的不断扩大，分布式流体系结构的可靠性问题面临着严峻的挑战。以多模冗余容错技术为基础，针对软错误提出了一种面向分布式流体系结构的多副本积极容错技术TREFT，利用三个程序副本进行高效的检错与纠错。在分布式流体系结构原型系统上的实验结果表明，该技术能有效提高系统的可靠性，具有较低的容错成本，平均增加10．77％的容错开销。一种基于海量船舶轨迹数据的细粒度网格海上交通密度计算方法
摘要：在“一路一带”的战略构想下，对于海上贸易的关注逐渐升温。海上运输是海上贸易的承载，掌握细粒度的海上交通密度，对于提取热点航道热点区域、分析全球贸易走势、推断海上交通连通性及相关的异常检测等具备重要的意义。提出了一种面向海量船舶轨迹数据的细粒度网格海上交通密度计算方法，该方法将全球划分为0．01°＊0．01°的标准化细粒度网格，一方面为了适应细粒度网格对全球船舶真实轨迹数据特点设计了针对性的预处理方案，处理了异常点和停泊点；另外一方面设计并实现了一种面向该网格的利用海量轨迹数据对信息发送数目、信息发送间隔、经过船舶数目、经过船舶时间等多维交通密度特征进行量化计算的方法，具备良好的拓展性。最后采用2014年2个月共计8亿余条数据对该方法的性能、准确性进行了评估验证，证明了该方法的切实可行性。基于软件定义资源的实时控制CPS数据传输机制
摘要：信息物理融合系统CPS是当前最前沿的交叉研究领域之一，具有广泛的应用前景，其研究和发展离不开数据传输与管理技术的支持。提出了一种基于软件定义资源的CPS模型，通过采用映射资源描述文件的方式实现资源的分配与调度；在此模型的基础上提出了一种实时控制CPS数据传输模式，这种数据传输模式以中间件形式实现，中间件对CPS的消息采用序列化与反序列化的机制传输，可以满足CPS跨平台、跨网络、实时性的要求；设计了一种CPS消息传输的路径，以提高传输效率。实验结果表明，所提出的数据传输序列化机制是可行的。光滑神经网络解决非李普西茨优化问题的研究
摘要：为寻求满足约束条件的优化问题的最优解，针对目标函数是非李普西茨函数，可行域由线性不等式或非线性不等式约束函数组成的区域的优化问题，构造了一种光滑神经网络模型。此模型通过引进光滑逼近技术将目标函数由非光滑函数转换成相应的光滑函数以及结合惩罚函数方法所构造而成。通过详细的理论分析证明了不论初始点在可行域内还是在可行域外，光滑神经网络的解都具有一致有界性和全局性，以及光滑神经网络的任意聚点都是原始优化问题的稳定点等结论。最后通过几个简单的仿真实验证明了理论的正确性。自适应差分进化算法优化BP神经网络的时间序列预测
摘要：针对BP神经网络学习算法随机初始化连接权值和阈值易使模型陷入局部极小点的缺点，设计了一种自适应差分进化算法优化BP神经网络的混合算法。该混合算法中，差分进化算法采用自适应变异和交叉因子优化BP神经网络的初始权值和阂值，再用预寻优得到的初始权值和阂值训练BP神经网络得到最优的权值和闽值。首先对改进的自适应差分进化算法运用测试函数进行性能测试，然后用一个经典时间序列问题对提出的混合算法进行了检验，并与一般的神经网络、ARIMA预测模型及其它混合预测模型进行了对比，实验结果表明，本文提出的混合算法有效并且明显提高了预测精度。卫星有效载荷的多目标多学科设计优化研究
摘要：在卫星有效载荷系统研究中，实施多目标多学科优化的可行性设计。首先，分析了开展卫星有效载荷多学科设计优化的关键技术。建立了包含天线、转发器、数据传输、可靠性、成本和质量的多学科分析模型。然后，应用多目标遗传算法对某卫星有效载荷的可靠性和成本进行多目标设计优化，获得最优解集。最后，运用多学科协同优化结合遗传算法进行可靠性单目标设计优化。研究结果表明：有效载荷的多目标多学科设计优化全面考虑了多个学科之间的关系，设计人员可按需选择其满意的优化结果，大幅提高设计效率；协同优化方法有助于实现学科自治、并行设计，提高设计的灵活性和缩短设计周期。基于最大熵模型的汉语标点句缺失话题自动识别初探
摘要：本文的任务是判别标点句缺失话题是上句的主语还是宾语，将该任务作为标点句缺失话题自动识别研究的切入点。首先归纳了判别这一任务的一系列字面特征和语义特征，然后结合规则和最大熵模型，进行自动判别实验。结果显示，对特定类别动词的实验F值达到82％。对实验结果的分析说明，动词特征和语义特征对判别该任务的作用最大，规则方法和统计方法在判别任务中不能偏废，精细化的知识对判别的性能有重要影响。现代汉语通感的自动抽取及映射方向性
摘要：主要介绍现代汉语中通感（Synaesthesia）句子的自动抽取和感觉域之间的映射规律。通过构建各个感觉领域的词表和词性匹配的方式抽取语料库中的通感句子，采取了两种方法，一种是单纯的多领域感觉词匹配，准确率为20．78％；第二种方法加入了词性匹配，准确率为46．37％。主要难点在于五种感觉领域词表中词的选取和收集以及词性分布规则的总结上。最后统计了抽取句子通感源域到目标域的映射情况，检查了其映射方向是否与其他语言相同。维吾尔语形态复杂词汇的神经表征和处理机制研究——以心理语言学研究结论为证据
摘要：通过心理语言学的词汇判断实验范式来研究维吾尔语屈折词和派生词在大脑心理词典中的表征及存储形式。实验一是维吾尔语屈折词的表征及加工研究，实验二是维吾尔语派生词的表征及加工研究。实验一的行为实验结果揭示人脑加工维吾尔语屈折词时需要对它进行形态分析。实验二的行为数据却显示派生词和单语素词的加工过程是相同的。本文实验结果显示维吾尔语派生词、屈折词的加工形式是彼此独立和不同的过程，维吾尔语屈折词是分解加工，而派生词进行整体加工。中文事件相关性语料库构建及识别方法
摘要：事件往往围绕主题展开，相互间存在相关性。在大数据时代，从海量信息中筛选出和某个主题相关的事件，有助于信息抽取、文本摘要、文本生成等自然语言处理任务。首先提出一种相关事件的标注方法，并标注了一个中文事件相关性语料库。然后，初步提出了一个基于多种特征的相关性事件识别方法。在标注语料上的实验表明，性能在基准系统上F1值提高了4．08％。面向微博的中文反语识别研究
摘要：反语识别已成为当前研究的热点，但当前对于中文反语识别研究报道较少。针对于此，主要研究面向社交网络的中文反语识别。在借鉴外文相关工作的基础上，结合中文语言和社交网络的特性，构建了六种特征，通过信息增益对比了各种特征有效性，并检测了不同分类器在该特征体系中的稳定性。实验结果表明，本文构建的特征在识别反语的任务中有显著的效果。现代维吾尔语词干词类标注标记集验证性研究
摘要：以维吾尔语小学语文教材语料为验证对象，利用从语法语义相结合角度制定的《现代维吾尔语词千词类标注标记集》，对维吾尔语小学语文教材词干进行了词性标注，验证该标记集规范的可行性、适应性和可靠性。首先介绍小学语文教材电子语料库；其次讨论《信息处理用现代维吾尔语词干词类标注标记集》的基本情况和多策略现代维吾尔语词干标注系统模型设计与算法；最后分析现代维吾尔语词性标注标记集验证结果，并验证《信息处理用现代维吾尔语词干词类标注标记集》的科学性，补充和改正部分词类的语义分类及标注代码，提出了规范的扩充建议。
