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算法隐含并行性的物理模型被引量：5: 1; 作者王鹏常征《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期588-591,共4页; 利用物理学原理对算法的隐含并行性进行了分析,提出算法的不确定性和高熵态是隐含并行性出现的根源,但算法的隐含并行性会导致算法结果的不确定性。智能算法中先验知识确定程序的搜索方向,隐含并行性提供了对解空间的高速并行搜索,为研... 展开更多; 关键词先验知识熵高熵态隐含并行性不确定性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于集群的MPI主从式并行文件传输系统的研究与实现被引量：2: 2; 作者龚梅王鹏《电子技术应用》北大核心 2007年第11期121-124,共4页; 研究并实现了一种基于PC集群系统的MPI主从式并行文件传输系统。通过引入一个监控节点实时监控当前各真实节点上的连接数、请求任务量以及各节点的实际处理能力,并衡量不同内容节点的负载,以实现集群内各节点负载均衡,从而更合理地实现... 展开更多; 关键词集群 MPI 主从式并行文件I/O; 在线阅读下载PDF 职称材料

大数据技术中计算与数据的协作机制被引量：3: 3; 作者王鹏黄焱 +1 位作者刘峰安俊秀《成都信息工程学院学报》 2014年第1期1-12,共12页; 大数据系统也被称为面向数据的高性能计算系统,与传统高性能计算系统相似,其计算和数据存储通常也是基于机群实现的分布式系统。以计算与数据的协作机制为主线分析对比了面向计算的高性能计算和面向数据的高性能计算,指出正是计算与数... 展开更多; 关键词面向数据协作机制面向计算高性能计算大数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

多尺度量子谐振子高维函数全局优化算法被引量：26: 4; 作者王鹏黄焱 +1 位作者任超郭又铭《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期2468-2473,共6页; 函数优化问题与量子谐振子从高能态向基态收敛过程具有相似的概率解释,结合基于高斯尺度函数的多尺度二进信息采样方法,提出了高维函数优化问题的多尺度量子谐振子算法模型,该算法模型将高维函数优化过程分为尺度收敛和量子谐振子收敛... 展开更多; 关键词多尺度量子谐振子算法波函数函数优化全局优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

K-means算法复杂度的能量分析方法被引量：1: 5; 作者江炳坤任超秦永波《成都信息工程学院学报》 2010年第6期573-576,共4页; 传统的算法复杂度分析方法重点对算法的内在流程进行分析,而且对于数据挖掘时具有很大不确定性,执行时间不能准确确定。用物理学原理从能量的角度对数据挖掘中的经典聚类算法K-means进行分析,并从算法的本质上推导出其复杂度下限,推导... 展开更多; 关键词计算机软件与理论数据挖掘 K-MEANS 计算复杂度能量分析信息熵; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于量子谐振子模型的聚类中心选取算法被引量：9: 6; 作者燕京京王鹏 +1 位作者范家兵黄焱《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期405-412,共8页; 提出了一种基于量子谐振子模型的聚类中心选取算法.该算法以量子谐振子波函数从高能态到基态过程中的概率变化过程为理论模型来描述聚类问题中数据对象向聚类中心点的聚集行为,能够快速查找到最优的聚类个数及较好的聚类中心点所在的网... 展开更多; 关键词聚类中心量子谐振子聚类个数网格单峰特性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于网格和密度的图像增强算法: 7; 作者何子俊王鹏《成都信息工程学院学报》 2008年第6期634-636,共3页; 提出了一种基于网格和密度的图像增强算法(IIA),这种算法是对图像中的像素点进行基于网格和密度的聚类,自动寻找到图像中需要增强的区域,然后进行增强处理。在此处理过程中可以有效忽略对图像中孤立点的增强,从而抑制噪声。由于算法中... 展开更多; 关键词图像增强像素聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名算法隐含并行性的物理模型被引量：5: 1; 作者王鹏常征; 机构电子科技大学计算机学院成都信息工程学院并行计算实验室; 出处《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期588-591,共4页; 基金国家自然科学基金(60702075) 中国博士后科学基金(2007410385) +1 种基金成都信息工程学院发展基金(KYTZ200819)的资助; 文摘利用物理学原理对算法的隐含并行性进行了分析,提出算法的不确定性和高熵态是隐含并行性出现的根源,但算法的隐含并行性会导致算法结果的不确定性。智能算法中先验知识确定程序的搜索方向,隐含并行性提供了对解空间的高速并行搜索,为研究和设计智能算法提供了理论基础。提高算法的先验信息量和隐含并行能力可以得到具备较高智能水平的算法。; 关键词先验知识熵高熵态隐含并行性不确定性; Keywords apriori knowledge entropy high entropy state implicit parallelism, uncertainty; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于集群的MPI主从式并行文件传输系统的研究与实现被引量：2: 2; 作者龚梅王鹏; 机构成都信息工程学院并行计算实验室电子科技大学; 出处《电子技术应用》北大核心 2007年第11期121-124,共4页; 基金国家重大基础研究规划项目(G1999054000) 成都信息工程学院科研基金资助(CRF200718); 文摘研究并实现了一种基于PC集群系统的MPI主从式并行文件传输系统。通过引入一个监控节点实时监控当前各真实节点上的连接数、请求任务量以及各节点的实际处理能力,并衡量不同内容节点的负载,以实现集群内各节点负载均衡,从而更合理地实现并行文件I/O的任务分配。结果显示,该系统具有近似线性加速比,即文件I/O传输速度随着并行节点数量的增多而提高。; 关键词集群 MPI 主从式并行文件I/O; Keywords cluster MPI master-slave parallel file I/0; 分类号 TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大数据技术中计算与数据的协作机制被引量：3: 3; 作者王鹏黄焱刘峰安俊秀; 机构成都信息工程学院并行计算实验室中国科学院成都计算机应用研究所中国科学院大学; 出处《成都信息工程学院学报》 2014年第1期1-12,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(60702075) 国家社会科学基金资助项目(12XSH019) +2 种基金四川省青年科学基金资助项目(09ZQ026-068); 文摘大数据系统也被称为面向数据的高性能计算系统,与传统高性能计算系统相似,其计算和数据存储通常也是基于机群实现的分布式系统。以计算与数据的协作机制为主线分析对比了面向计算的高性能计算和面向数据的高性能计算,指出正是计算与数据的协作机制决定着大数据系统的基本结构和性能。分布式文件系统与计算通过协助机制的融合是大数据系统实现自动并行化的基础。与面向计算的高性能计算系统不同,大数据系统以切分数据并将计算向数据迁移作为协作机制的主要原则,实现对海量数据的自动并行批处理。元数据映射方法、哈希映射方法及流式拓朴方法是实现计算和数据协作的基本方法,特别是利用流式拓朴方法可以实现实时大数据处理。; 关键词面向数据协作机制面向计算高性能计算大数据; Keywords data-oriented cooperation mechanism computation-oriented high performance computing big data; 分类号 TP316 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多尺度量子谐振子高维函数全局优化算法被引量：26: 4; 作者王鹏黄焱任超郭又铭; 机构成都信息工程学院并行计算实验室中国科学院成都计算机应用研究所中国科学院大学; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期2468-2473,共6页; 基金国家自然科学基金基金(No.60702075) 广东省科技厅高新技术产业化科技攻关项目(No.2011B010200007) +1 种基金成都市科技局创新发展战略研究项目(No.11RXYB016ZF); 文摘函数优化问题与量子谐振子从高能态向基态收敛过程具有相似的概率解释,结合基于高斯尺度函数的多尺度二进信息采样方法,提出了高维函数优化问题的多尺度量子谐振子算法模型,该算法模型将高维函数优化过程分为尺度收敛和量子谐振子收敛两个步骤,物理模型明确,无需编码和复杂的初始条件设定,即可实现高维函数优化.通过对15种典型二维优化测试函数和6种典型的高维优化测试函数进行实验和分析表明,多尺度量子谐振子算法可以快速精确地获得高维函数的全局最优解,同时采用"降频"方法可以提高对具有"高频"成分函数的搜索速度.; 关键词多尺度量子谐振子算法波函数函数优化全局优化; Keywords multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm wave function function optimization global optimization; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名K-means算法复杂度的能量分析方法被引量：1: 5; 作者江炳坤任超秦永波; 机构中国科学院成都计算机应用研究所成都信息工程学院并行计算实验室; 出处《成都信息工程学院学报》 2010年第6期573-576,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60702075) 四川省青年科学基金前期资助项目(09ZQ026-068) +2 种基金四川省教育厅自然科学重点资助项目(07ZA014); 文摘传统的算法复杂度分析方法重点对算法的内在流程进行分析,而且对于数据挖掘时具有很大不确定性,执行时间不能准确确定。用物理学原理从能量的角度对数据挖掘中的经典聚类算法K-means进行分析,并从算法的本质上推导出其复杂度下限,推导出该算法能优化到的极限值。; 关键词计算机软件与理论数据挖掘 K-MEANS 计算复杂度能量分析信息熵; Keywords computer software and theory data mining K-means computational complexity energy analysis information entropy; 分类号 TP301.5 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于量子谐振子模型的聚类中心选取算法被引量：9: 6; 作者燕京京王鹏范家兵黄焱; 机构中国科学院成都计算机应用研究所中国科学院大学成都信息工程学院并行计算实验室; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期405-412,共8页; 基金国家自然科学基金(No.60702075) 广东省科技厅高新技术产业化科技攻关项目(No.2011B010200007) +1 种基金成都市科技局创新发展战略研究项目(No.11RXYB016ZF); 文摘提出了一种基于量子谐振子模型的聚类中心选取算法.该算法以量子谐振子波函数从高能态到基态过程中的概率变化过程为理论模型来描述聚类问题中数据对象向聚类中心点的聚集行为,能够快速查找到最优的聚类个数及较好的聚类中心点所在的网格;数据读入网格结构之后,算法的处理时间与数据集规模无关.实验结果表明:CCSA-QHOM算法较适合于处理每个子类局部区域的网格密度分布呈单峰特性的数据集的聚类中心选择问题.; 关键词聚类中心量子谐振子聚类个数网格单峰特性; Keywords cluster center quantum harmonic oscillator number of clusters grid peak characteristic; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于网格和密度的图像增强算法: 7; 作者何子俊王鹏; 机构成都信息工程学院并行计算实验室; 出处《成都信息工程学院学报》 2008年第6期634-636,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(60702075) 中国博士后科学基金资助项目(20070410386); 文摘提出了一种基于网格和密度的图像增强算法(IIA),这种算法是对图像中的像素点进行基于网格和密度的聚类,自动寻找到图像中需要增强的区域,然后进行增强处理。在此处理过程中可以有效忽略对图像中孤立点的增强,从而抑制噪声。由于算法中对单元网格的处理相互独立、无关联性,从而表现出较好的并行特性。; 关键词图像增强像素聚类; Keywords image intensification pixel clustering; 分类号 TP393.01 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	算法隐含并行性的物理模型	王鹏常征	《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于集群的MPI主从式并行文件传输系统的研究与实现	龚梅王鹏	《电子技术应用》北大核心	2007	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	大数据技术中计算与数据的协作机制	王鹏黄焱刘峰安俊秀	《成都信息工程学院学报》	2014	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	多尺度量子谐振子高维函数全局优化算法	王鹏黄焱任超郭又铭	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	26	在线阅读下载PDF 职称材料
5	K-means算法复杂度的能量分析方法	江炳坤任超秦永波	《成都信息工程学院学报》	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于量子谐振子模型的聚类中心选取算法	燕京京王鹏范家兵黄焱	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	9	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于网格和密度的图像增强算法	何子俊王鹏	《成都信息工程学院学报》	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料