基于CFD的FPSO风载荷规范计算适用性研究 被引量：1

1

作者 苗洋 封少雄 +2 位作者 叶代扬 裴志勇 张磊 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期37-44,共8页

[目的]目前,设计人员多使用针对大型油轮的OCIMF规范和针对海上平台的API规范对FPSO风载荷进行计算,但因FPSO船舶上层建筑更为复杂,需进一步研究这2种规范对于FPSO风载荷计算的适用性。[方法]建立具有通用型上部模块的某30万吨级大型FPS... [目的]目前,设计人员多使用针对大型油轮的OCIMF规范和针对海上平台的API规范对FPSO风载荷进行计算,但因FPSO船舶上层建筑更为复杂,需进一步研究这2种规范对于FPSO风载荷计算的适用性。[方法]建立具有通用型上部模块的某30万吨级大型FPSO数值模型,对恶劣海况下不同风向角、横倾角下的FPSO所受风载荷进行数值模拟,分析其中存在的遮蔽效应;与规范计算结果进行对比分析,讨论在风载荷作用下FPSO受到的横倾力矩。[结果]结果显示,船舶正浮状态受到的最大风载荷和横倾力矩出现在270°风向角;船舶横倾状态下受到的风载荷和横倾力矩比正浮状态更大,最大横倾力矩出现在10.5°横倾角280°风向角;采用API规范和OCIMF规范得到的FPSO风载荷计算结果与CFD计算结果相差较大,二者在270°风向角的结果与CFD分别相差13.6%和24.5%。[结论]数值仿真给出的流场细节有利于分析上部模块间的遮蔽效应,能够较为准确地预报船舶所受到的风载荷,可以为考虑遮蔽效应的FPSO稳性设计提供参考。 展开更多

关键词 浮式生产储油船 风载荷 遮蔽效应 计算流体动力学

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基于Spark的并行FP-Growth算法优化与实现 被引量：8

2

作者 陆可 桂伟 +1 位作者 江雨燕 杜萍萍 《计算机应用与软件》 2017年第9期273-278,共6页

频繁模式挖掘作为模式识别的重要问题,一直受到研究者的广泛关注。FP-Growth算法因其高效快速的特点,被大量应用于频繁模式的挖掘任务中。然而,该算法依赖于内存运行的特性,使其难以适应大规模数据计算。针对上述问题,围绕大规模数据集... 频繁模式挖掘作为模式识别的重要问题,一直受到研究者的广泛关注。FP-Growth算法因其高效快速的特点,被大量应用于频繁模式的挖掘任务中。然而,该算法依赖于内存运行的特性,使其难以适应大规模数据计算。针对上述问题,围绕大规模数据集下频繁模式挖掘展开研究,基于Spark框架,通过对支持度计数和分组过程的优化改进了FP-Growth算法,并实现了算法的分布式计算和计算资源的动态分配。运算过程中产生的中间结果均保存在内存中,因此有效减少数据的I/O消耗,提高算法的运行效率。实验结果表明,经优化后的算法在面向大规模数据时要优于传统的FP-Growth算法。 展开更多

关键词 频繁模式挖掘 fp-GROWTH算法 分布式计算 Spark框架

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不同耦合模式下城市洪涝模型的计算精度与效率分析

3

作者 董文斌 张大伟 +3 位作者 王玮琦 李明臣 冯新政 孙东亚 《中国水利水电科学研究院学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期307-317,共11页

精准高效的城市洪涝模型,是城市内涝治理工作的重要科学工具。为定量研究不同城市洪涝模型耦合模式对计算精度和效率的影响,基于开源的SWMM模型和LISFLOOD-FP模型,构建了单向、双向两种耦合模式的城市洪涝耦合模型。以滨州市滨城区为研... 精准高效的城市洪涝模型,是城市内涝治理工作的重要科学工具。为定量研究不同城市洪涝模型耦合模式对计算精度和效率的影响,基于开源的SWMM模型和LISFLOOD-FP模型,构建了单向、双向两种耦合模式的城市洪涝耦合模型。以滨州市滨城区为研究对象,对比分析了两种耦合模式下实测降雨和不同重现期降雨的模拟精度和计算效率。结果表明:双向耦合模型计算的易涝点水深过程线与实测结果更接近,双向耦合淹没面积过程线能反映实际的退水过程,单向和双向耦合模型计算的最大淹没面积比在1.35倍左右,对于淹没深度在0.15 m以上的积水区域,单向耦合模型模拟结果约为双向耦合模型的2倍左右。在计算效率方面,双向耦合模型计算耗时更高,使用Intel Xeon Platinum 8255C CPU时,双向耦合模型的计算耗时约为单向耦合模型的7~8倍,GPU使用NVIDIA Tesla V100时,双向耦合模型的计算耗时约为单向耦合模型的5倍。单向和双向耦合各有优势,可根据不同的业务应用场景,灵活选用适宜的城市洪涝耦合模式。 展开更多

关键词 城市洪涝 耦合模式 SWMM LISFLOOD-fp 计算精度 计算效率

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一种基于Spark框架的并行FP-Growth挖掘算法 被引量：14

4

作者 张稳 罗可 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第8期1403-1409,共7页

Apriori和FP-Growth算法是频繁模式挖掘中的经典算法,由于Apriori存在更多缺陷,因此FP-Growth是单机计算环境下比较高效的算法。然而,对于非并行计算在大数据时代遇到的瓶颈,提出一种基于事务中项间联通权重矩阵的负载平衡并行频繁模式... Apriori和FP-Growth算法是频繁模式挖掘中的经典算法,由于Apriori存在更多缺陷,因此FP-Growth是单机计算环境下比较高效的算法。然而,对于非并行计算在大数据时代遇到的瓶颈,提出一种基于事务中项间联通权重矩阵的负载平衡并行频繁模式增长算法CWBPFP。算法在Spark框架上实现并行计算,数据分组时利用负载均衡策略,存入分组的数据是相应频繁项的编码。每个工作节点将分组数据中每一个事物中项的联通信息存入一个下三角联通权重矩阵中,使用被约束子树来加快每个工作节点挖掘频繁模式时创建条件FP-tree的速度,再用联通权重矩阵避免每次挖掘分组中频繁模式时对条件模式基的第一次扫描。由于联通权重矩阵和被约束子树的结合应用于每一个工作节点的FP-tree挖掘过程,因此提升了并行挖掘FP-tree性能。通过实验表明,所提出的并行算法对大的数据有较高性能和可扩展性。 展开更多

关键词 数据挖掘 关联规则 fp-GROWTH 大数据 并行计算 SPARK

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海量数据下基于Hadoop的分布式FP-Growth算法 被引量：4

5

作者 朱颢东 薛校博 +1 位作者 李红婵 孟颍辉 《轻工学报》 CAS 2018年第5期97-102,108,共7页

针对大数据环境下的关联挖掘问题,采取两次扫描数据库,将事务添加到相互独立的数据分区的方式,对传统FP-Growth算法进行分布式改造,进而提出了基于Hadoop框架的分布式FP-Growth算法以实现海量数据的频繁模式FP挖掘.仿真结果表明,在数据... 针对大数据环境下的关联挖掘问题,采取两次扫描数据库,将事务添加到相互独立的数据分区的方式,对传统FP-Growth算法进行分布式改造,进而提出了基于Hadoop框架的分布式FP-Growth算法以实现海量数据的频繁模式FP挖掘.仿真结果表明,在数据处理量逐渐增大的过程中,该算法相比较传统算法其运行时间和内存消耗的优势愈加明显,当数据处理量达到70万条时,该算法比传统算法节省约2/3的运行时间,而内存消耗仅为传统算法的1/5.说明该算法在处理海量数据时,能够显著提高FP的挖掘效率并降低内存的消耗量. 展开更多

关键词 fp-GROWTH算法 HADOOP 数据分区 分布式计算

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基于Spark的FP-Growth伴随车辆发现与应用 被引量：5

6

作者 刘惠惠 张祖平 龙哲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期7-13,35,共8页

随着大数据技术在交通管理中的广泛应用,在海量车牌数据中检测伴随车辆,引起了研究者们的关注。但目前大多数方法在庞大的数据量下运行效率低,且停留在理论研究阶段,并未与实际应用相结合。提出了一种针对于此应用的新颖方法。采用Spar... 随着大数据技术在交通管理中的广泛应用,在海量车牌数据中检测伴随车辆,引起了研究者们的关注。但目前大多数方法在庞大的数据量下运行效率低,且停留在理论研究阶段,并未与实际应用相结合。提出了一种针对于此应用的新颖方法。采用Spark分布式并行计算框架提高运行速度,利用负载均衡原理对数据进行均衡化处理,再提出基于改进的FP-Growth的伴随车辆发现算法,利用置信度对结果进行后处理,剔除车辆随机伴随的情况,提高了检测正确率。该方法应用于长沙市交警大联合交管中心系统,其中将海量车牌识别数据存储在Hadoop大数据平台下的Hive数据库中,在交通PGIS(Police Geographic Information System)上可视化分析结果,实验证明了方法的高效性和可行性。 展开更多

关键词 伴随车辆 Spark计算框架 fp-GROWTH算法 随机伴随 片伴随

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云环境下关联规则算法的研究 被引量：9

7

作者 周丽娟 王翔 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第2期499-503,共5页

为了解决传统数据挖掘算法在处理海量数据时候的性能瓶颈问题,对FP-Growth算法进行了研究。提出了一种云计算环境下的基于复合链表挖掘的并行FP-Growth算法(PCL-FP)。该算法不构建FP-Tree以及条件FP-Tree,而是利用复合链表来挖掘频繁模... 为了解决传统数据挖掘算法在处理海量数据时候的性能瓶颈问题,对FP-Growth算法进行了研究。提出了一种云计算环境下的基于复合链表挖掘的并行FP-Growth算法(PCL-FP)。该算法不构建FP-Tree以及条件FP-Tree,而是利用复合链表来挖掘频繁模式。通过使用不同大小的数据集对改进后的算法进行验证,验证结果表明,提出的PCL-FP算法有效提高了效率,具有很好的灵活性和扩展性,可以广泛的应用到海量数据处理,挖掘频繁项目集。 展开更多

关键词 云计算 关联规则 fp-Growth数据挖掘 大数据

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Hadoop下负载均衡的频繁项集挖掘算法研究 被引量：4

8

作者 朱文飞 齐建东 洪剑珂 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第5期35-39,共5页

频繁项集挖掘FIM(Frequent Itemsets Mining)是关联规则挖掘算法的重要组成部分。而经典Apriori和FP-Growth算法在海量数据处理时面临内存占用、计算性能等方面的瓶颈。基于Hadoop云计算平台,提出适用大数据处理的频繁项集挖掘HBFP(High... 频繁项集挖掘FIM(Frequent Itemsets Mining)是关联规则挖掘算法的重要组成部分。而经典Apriori和FP-Growth算法在海量数据处理时面临内存占用、计算性能等方面的瓶颈。基于Hadoop云计算平台,提出适用大数据处理的频繁项集挖掘HBFP(High Balanced parallel FP-growth)算法,设计后缀模式转换的数据分割及均衡任务分组方案,使计算节点本地拥有计算所依赖的数据,实现不同节点相互独立的并行数据挖掘方法,并保证算法全局的负载均衡特性。实验数据表明,HBFP算法能均匀地将计算量分散至不同计算节点,并行且相互独立地进行FP-Growth挖掘过程,算法效率提高了约12%,算法全局稳定性及效率取得提升。 展开更多

关键词 频繁项集挖掘 fp-GROWTH算法 HADOOP 并行计算

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一种嵌入铁电晶体管内容寻址存储器的高能效浮点运算结构 被引量：3

9

作者 张力 高迪 +5 位作者 陈烁 卢旭东 庞展曦 陈闯涛 尹勋钊 卓成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1518-1524,共7页

随着数据密集型应用的日益增多,内存墙问题已成为制约计算效率的瓶颈。该文提出一种新型的浮点数(FP)运算结构,该结构嵌入了基于铁电场效应晶体管(FeFET)的三元内容寻址存储器(TCAM)以实现高效的计算。通过特定规则设计的超高密度TCAM结... 随着数据密集型应用的日益增多,内存墙问题已成为制约计算效率的瓶颈。该文提出一种新型的浮点数(FP)运算结构,该结构嵌入了基于铁电场效应晶体管(FeFET)的三元内容寻址存储器(TCAM)以实现高效的计算。通过特定规则设计的超高密度TCAM结构,可以用能效更高的TCAM搜索操作代替部分传统浮点运算,从而节约整体能耗。仿真实验证明,该文所提结构和运算执行流程,与常规浮点运算单元(FPU)相比,可以降低多达33%的能耗。 展开更多

关键词 铁电场效应晶体管 三元内容寻址寄存器 浮点运算 能效

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利用CUDA提高内存数据聚类效能的研究

10

作者 董丽丽 董玮 张翔 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第22期243-251,共9页

提出一种新的聚类算法AIK-Means,利用CUDA技术加速算法执行效率,并优化内存方法,可在有限时间内进行多次聚类;将Chameleon层次聚类算法用于解决K-Means算法的初始聚类中心敏感问题;在多次聚类结果中用FP-Tree进行关联分析,提高聚类有效... 提出一种新的聚类算法AIK-Means,利用CUDA技术加速算法执行效率,并优化内存方法,可在有限时间内进行多次聚类;将Chameleon层次聚类算法用于解决K-Means算法的初始聚类中心敏感问题;在多次聚类结果中用FP-Tree进行关联分析,提高聚类有效性。将算法应用到某集团心理学MMPI数据测试,实验结果表明AIK-Means算法在执行效率和聚类有效性上具有良好的效果。 展开更多

关键词 统一计算设备架构(CUDA) Chameleon层次聚类算法 K-Means聚类算法 频繁模式树(fp-Tree) 明尼苏达多项人格测验(MMPI)

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利用网格服务的分布式频繁模式挖掘算法 被引量：4

11

作者 张力飞 朱骁峰 何炎祥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第7期179-181,220,共4页

充分利用网格计算平台的各种服务来进行分布式数据挖掘,是近来数据挖掘方面的一个热点。网格计算中的任务管理、任务调度和资源管理等服务可以为分布式数据挖掘提供极大的便利。该文在这些研究的基础上,介绍了一种基于网格平台的分布式... 充分利用网格计算平台的各种服务来进行分布式数据挖掘,是近来数据挖掘方面的一个热点。网格计算中的任务管理、任务调度和资源管理等服务可以为分布式数据挖掘提供极大的便利。该文在这些研究的基础上,介绍了一种基于网格平台的分布式频繁模式挖掘算法。该算法借鉴了FP-growth算法的思想并利用网格平台所提供的分布式计算的各种便利的服务,能在网格计算环境中进行分布式频繁模式的挖掘。 展开更多

关键词 频繁模式树 分布式数据挖掘 网格计算 频繁模式

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基于部分积概率分析的高精度低功耗近似浮点乘法器设计 被引量：1

12

作者 闫成刚 赵轩 +4 位作者 徐宸宇 陈珂 葛际鹏 王成华 刘伟强 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期87-95,共9页

浮点乘法器是高动态范围(HDR)图像处理、无线通信等系统中的关键运算单元,其相比于定点乘法器动态范围更广,但复杂度更高。近似计算作为一种新兴范式,在受限的精度损失范围内,可大幅降低硬件资源和功耗开销。该文提出一种16 bit半精度... 浮点乘法器是高动态范围(HDR)图像处理、无线通信等系统中的关键运算单元,其相比于定点乘法器动态范围更广,但复杂度更高。近似计算作为一种新兴范式,在受限的精度损失范围内,可大幅降低硬件资源和功耗开销。该文提出一种16 bit半精度近似浮点乘法器(App-Fp-Mul),针对浮点乘法器中的尾数乘法模块,根据其部分积阵列中出现1的概率,提出一种对输入顺序不敏感的近似4-2压缩器及低位或门压缩方法,在精度损失较小的条件下有效降低了浮点乘法器资源及功耗。相较于精确设计,所提近似浮点乘法器在归一化平均错误距离(NMED)为0.0014时,面积及功耗延时积方面分别降低20%及58%;相较于现有近似设计,在近似位宽相同时具有更高的精度及更小的功耗延时积。最后将该文所提近似浮点乘法器应用于高动态范围图像处理,相比现有主流方案,峰值信噪比和结构相似性分别达到83.16 dB和99.9989%,取得了显著的提升。 展开更多

关键词 近似计算 近似浮点乘法器 部分积概率分析 低功耗

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