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计算机工程与科学 2017年第05期杂志 文档列表

计算机工程与科学杂志高性能计算

对于大规模系统日志的日志模式提炼算法的优化821-828

摘要：LARGE框架是部署在中国科学院超级计算环境中的日志分析系统，通过日志收集、集中分析、结果反馈等步骤对环境中的各种日志文件进行监控和分析。在对环境中系统日志的监控过程中，系统维护人员需要通过日志模式提炼算法将大量的过往系统日志记录缩减为少量的日志模式集合。然而随着日志规模的增长以及messages日志文件的特殊性，原有的日志模式提炼算法已经难以满足对大规模日志快速处理的需要。介绍了一种对于日志模式提炼算法的优化方法，通过引入MapReduce机制实现在存在多个日志输入文件的情况下对日志处理和模式提炼的流程进行加速。实验表明，当输入文件较多时，该优化方法能够显著提高词汇一致率算法的运行速度，大幅减少运行时间。此外，还对使用词汇转换函数时的算法运行时间和提炼效果进行了验证。

面向ARM64架构多核微处理器的模板计算性能优化研究829-833

摘要：模板计算是一类重要的计算核心，广泛存在于图像和视频处理以及大规模科学和工程计算领域。但是，针对ARM64高性能处理器的模板计算性能的优化研究还很少。为了实现典型模板计算核心在ARM64架构多核微处理器上的并行化和性能优化，基于AMCC XGENE2和飞腾FT1500A多核微处理器特点，提出了基于两维度绑定的优化方法，该方法通过线程与CPU绑定以及线程与数据块绑定，减少了线程调度的并行开销，增加了Cache的命中率。实验结果表明，该方法提升了模板计算在ARM64架构多核微处理器上的性能，且在两种ARM64架构多核微处理器平台上都表现出较好的可扩展性。

众核处理器的共享一级指令缓存研究834-840

摘要：众核处理器设计在芯片面积上受到了巨大挑战，如何将有限的芯片面积投入到运算能力中，是众核处理器体系结构研究的热点。聚焦众核处理器的指令缓存结构设计，研究通过在多核核心之间共享一级指令缓存，以获取指令系统及处理器流水线性能的提升。给出了共享指令缓存的结构设计，对该结构进行了节拍级精确的性能模拟，并通过RTL级代码的综合得到了面积开销和时序指标。测试结果表明，共享指令缓存可以降低11%～27%的缓存脱靶率，提升4%～7%的流水线性能。

基于MapReduce的Bagging决策树优化算法841-848

摘要：针对经典C4.5决策树算法存在过度拟合和伸缩性差的问题，提出了一种基于Bagging的决策树改进算法，并基于MapReduce模型对改进算法进行了并行化。首先，基于Bagging技术对C4.5算法进行了改进，通过有放回采样得到多个与初始训练集大小相等的新训练集，并在每个训练集上进行训练，得到多个分类器，再根据多数投票规则集成训练结果得到最终的分类器；然后，基于MapReduce模型对改进算法进行了并行化，能够并行化处理训练集、并行选择最佳分割属性和最佳分割点，以及并行生成子节点，实现了基于MapReduce Job工作流的并行决策树改进算法，提高了对大数据集的分析能力。实验结果表明，并行Bagging决策树改进算法具有较高的准确度与敏感度，以及较好的伸缩性和加速比。

海量文件系统中基于特征实现文件多维度浏览849-854

摘要：SMDFS可以高效地管理百亿级数量文件。然而针对照片、音乐等海量数据，往往需要从多个维度快速浏览文件，基于目录结构管理海量文件的传统文件组织方式很难满足这一要求。在SMDFS文件系统基础之上，为文件引入特征属性，并提出基于特征的海量小文件倒排索引技术和分布索引技术，使SMDFS可根据多个特征快速浏览文件。实验数据表明，支持特征的SMDFS能为海量小文件提供高效管理和多维度快速浏览能力，同时基于文件目录结构访问海量小文件的性能并没有明显下隆．

基于OpenCL的JPEG压缩算法并行化设计与实现855-860

摘要：随着图像数据的大量增加，传统单处理器或多处理器结构的计算设备已无法满足实时性数据处理要求。异构并行计算技术因其高效的计算效率和并行的实时性数据处理能力，正得到广泛关注和应用。利用GPU在图形图像处理方面并行性的优势，提出了基于OpenCL的JPEG压缩算法并行化设计方法。将JPEG算法功能分解为多个内核程序，内核之间通过事件信息传递进行顺序控制，并在GPU4-CPU的异构平台上完成了并行算法的仿真验证。实验结果表明，与CPU串行处理方式相比，本文提出的并行化算法在保持相同图像质量情况下有效提高了算法的执行效率，大幅降低了算法的执行时间，并且随着图形尺寸的增加，算法效率获得明显的提升。

《计算机工程与科学》征文通知860-860

摘要：《计算机工程与科学》是由国防科技大学计算机学院主办的中国计算机学会会刊，是国内外公开发行的计算机类综合性学术刊物，现为月刊。本刊欢迎关于计算机科学理论、计算机组织与系统结构、计算机软件、计算机应用、计算机器件设备与工艺等学科领域方面的来稿。本刊常年设有高性能计算专栏。

计算机工程与科学杂志计算机网络与信息安全

网络安全态势评估指标体系优化模型研究861-869

摘要：针对指标选取的主观性带来的评估结果准确率低、实时性较差等问题，提出了基于因子分析法和主成分分析法的网络安全态势评估指标优化模型。该模型可以用一组具有较强独立性的综合变量来描述原有的指标体系，从而减少网络安全评估时的计算量。实验表明，模型在不影响准确率的情况下能够得出较为实时的评估结果。

免密钥托管的基于身份的分层加密机制研究870-876

摘要：为解决基于身份加密的密钥托管问题，提出了一种针对密钥生成中心的密文不可区分性ACI-KGC的安全性的改进方案。该方案首先描述了如何改进架构，以达到ACI-KGC安全性。引入第三方信任机构ICA，通过匿名密钥生成协议联合生成用户私钥，在这一过程中，可以确保私钥生成器无法获知用户身份信息，从而无法伪造用户私钥。然后将改进的机制应用到现有的基于身份的分层加密方案中，并且分析证明，在保持性能的前提下达到了更好的安全性。

基于攻防博弈的SCADA系统信息安全评估方法877-884

摘要：信息安全评估是保障SCADA系统正常工作的基础性工作。现有各类评估方法都未考虑攻击者与防御者双方之间的相互影响及经济效益。为了解决这一问题，提出了一种基于攻击防御树和博弈论的评估方法。该方法以攻击防御树为基础，计算攻击者和防御者各自的期望收益函数，并建立系统的攻防博弈模型，求解该完全信息静态博弈模型的混合策略纳什均衡，得到攻防双方的策略选择概率分布结果。针对一个SCADA系统主从站的信息攻防实例进行计算分析，说明了该方法的具体应用。评估结果表明，该方法合理可行，能够帮助风险管理者评估现有系统信息安全防御措施的投资效益，有针对性地重点部署防御措施，实现收益最大化。

一种改进的高速链路前向纠错编码885-891

摘要：在高速链路的可靠传输中，物理层前向纠错的研究主要集中在提高编码的纠错性能，且编码冗余位全部用于纠错校验，难以满足用户在传输中加载定制信息的应用需求。针对这一问题，设计了一种编码利用率更高、灵活性更强的前向纠错编码方案，并通过Matlab和综合工具对性能和开销进行了评估，在不损失编码性能的前提下得到了一系列可以无损加载用户定制信息的前向纠错编码。

计算机工程与科学杂志软件工程

LTL概率模型检验工具的实现与优化892-896

摘要：概率模型检验建立在非概率模型检验技术的基础上，不仅能够对系统进行定性的验证，还能够定量判断系统满足相关性质的概率，具有广泛的适用性。LTL概率模型检验算法的复杂度较高，达到双重指数级别，现有的工具如PRISM与MRMC均不支持对LTL性质的验证。针对这个问题，通过对原有的LTL概率模型检验算法进行优化，实现了一个高效的LTL概率模型检验工具。通过对比实验验证了该工具的有效性。

2017年全国高性能计算学术年会（HPC CHINA 2017）征文通知（第一轮）896-896

摘要：由中国计算机学会主办、中国计算机学会高性能计算专业委员会、中国科学技术大学共同承办、北京并行科技股份有限公司、安徽大学共同协办的“2017年全国高性能计算学术年会（HPC CHINA 2017）”将于2017年10月19日至21日在合肥召开。全国高性能计算学术年会是中国一年一度高性能计算领域的盛会，为相关领域的学者提供交流合作、最前沿科研成果的平台，将有力地推动中国高性能计算的发展。

一种基于时序行为的流过程协同重构算法897-903

摘要：过程流数据具有实时性、连续性和时序性等特征，使得传统过程挖掘算法难以发现隐含信息和演化过程。针对流过程模型的动态演化和重构要求，提出了一种基于时序行为分析的自适应混合启发式协同优化算法。首先定义演化流过程模型，基于日志活动间的隐含依赖关系改进过程逻辑的启发式挖掘规则，然后定义基于时序行为的老化因子，并引入高斯变异的多种群协作的自适应策略，改进粒子群优化算法的全局和局部精确寻优能力，实现优化和重构过程模型。该算法在四个典型测试函数上进行了对比实验，结果表明该算法在流过程挖掘中具有更好的收敛性和稳定性。

基于概率的无监督缺陷预测方法904-911

摘要：软件缺陷预测能够提高软件开发和测试的效率，保障软件质量。无监督缺陷预测方法具有不需要标签数据的特点，从而能够快速应用于工程实践中。提出了基于概率的无监督缺陷预测方法-PCLA，将度量元值与阈值的差值映射为概率，使用概率评估类存在缺陷的可能性，然后再通过聚类和标记来完成缺陷预测，以解决现有无监督方法直接根据阈值判断时对阈值比较敏感而引起的信息丢失问题。将PCLA方法应用在NetGen和Relink两组数据集，共7个软件项目上，实验结果表明PCLA方法在查全率、查准率、F-measure上相对现有无监督方法分别平均提升4.1%、2.52%、3.14%。

计算机工程与科学杂志图形与图像

一种利用极限学习机的数据可视化方法912-918

摘要：提出一种利用极限学习机ELM的数据可视化方法，该方法利用多维尺度分析MDS、Pearson相关性、Spearman相关性代替常用的均方误差MSE实现高维数据投影到2-维平面的数据可视化。将所提方法与近期流行的随机邻域嵌入SNE及其改进的t-SNE方法对比，并通过局部连续元准则LCMC进行质量评测。结果表明：该方法的数据可视化结果及计算性能明显优于SNE及t-SNE方法;而在提出的三种学习规则中，基于MDS的学习规则效果最好。

基于奇异谱分析的经验模态分解去噪方法919-924

摘要：提出了一种基于奇异谱分析（SSA）的经验模态分解（EMD）去噪方法。该方法先对带噪信号进行EMD分解，得到若干个本征模态函数（IMF）。再通过SSA对每个IMF分量进行去噪处理：把第一个IMF分量作为高频噪声，并根据它计算出剩余IMF中所含的噪声能量，从而得到剩下的每个IMF中信号所占的能量比值。然后选择合适的窗口长度，对每个IMF进行SSA变换，根据IMF中信号所占的能量比值选择合适的奇异值分解（SVD）分量重构，得到去噪后的IMF。再将所有重构得到的IMF分量以及余项相加，得到最终去噪后的信号。经过实验，对比研究了该方法与小波软阈值、EMD软阈值和EMD滤波方法的去噪效果，结果表明该方法整体优于其它方法，是一种有效的信号去噪方法。

基于EHMM-SVM的人脸识别算法研究925-930

摘要：EHMM依靠输出最大相似概率来判定人脸，但由于人脸图像的相似性，此方法可能会导致识别错误。对此，提出了一种基于EHMM-SVM的人脸识别方法。运用二维离散余弦变换（2D-DCT）进行人脸特征提取，得到观察向量序列。通过双重嵌套Viterbi算法求出每个人脸图像对应EHMM模型的输出概率，把输出概率输入SVM中进行分类训练以及识别测试，得到人脸识别的结果。运用ORL和YALE人脸数据库进行实验。实验结果表明了该方法的可行性及有效性。