“格网索引+MapReduce”策略下的地理国情统计分析研究

地理国情统计分析是深度研究地理国情普查数据的首要前提.针对现有单机集中式数据存储与处理方式存在耗时长、效率低甚至不支持的问题,设计了"格网索引+MapReduce"策略,基于规则格网设计普查数据文件的分块组织与分布式存储方式,研制了格网索引与空间分析相结合的双层过滤机制,构建基于MapReduce的地理国情并行统计算法.最后,与无索引MapReduce、ArcGIS平台进行性能对比测试,结果表明:"格网索引+MapReduce"方法的统计效率远高于ArcGIS平台,对无索引MapReduce方法亦有明显的效率优势,研究拟为地理国情普查数据的高性能、多类型、大批量统计分析提供优选方案.     

一种网格参数化的优化算法

网格参数化是数字几何处理(Digital Geometry Processing)中的一个基本问题.作者利用Floater的具有保形权或均值权的凸线性组合参数化引入一种新的参数化的扭曲度量--点密度,以及网格上的最短切割路径来优化原来的参数化.切割路径由网格上的一内点和网格上的一边界点连接而成,内点位于参数区域上最密集区域,也是扭曲最严重的区域.具有最短切割路径的网格模型,被重新参数化成为一个具有较小扭曲的参数化.最后给出实例说明了此方法是可行和有效的,并且是优于原来的参数化的.     

一种动态自适应的网格负载平衡调度算法

根据计算机网络固有的层次结构特性，提出了基于层次结构的动态自适应的网格负载平衡调度算法，在下层结点上采用便于管理的集中式算法；而在高层结点上采用高效稳定的分布式渗透算法．该算法由于在结点的重载和轻载状态之间增加了一个缓冲状态——适度，使得系统的负载状态刻画得更为精确，从而使网格系统趋于平衡稳定；另外在负载迁移时也尽量地采取就近迁移的原则，使得系统开销和网络通讯量得以减少．     

基于离散曲率的边折叠网格简化算法

在以往的网格简化算法中,大多是采用空间几何距离作为简化准则.几何距离能很好地控制简化后的网格与原始网格之间的误差,但在保持形状特征上相对较弱.本文提出的网格简化算法是根据网格顶点的曲率,采用边折叠的方式来减少低频区域的网格顶点密度.由于曲率能很好地刻画网格形状,故本文的算法能较好地保持原始网格的形状特征.     

基于系统效益的循环结构网格工作流调度算法

针对网格计算中的工作流,大部分只考虑DAG(Directed Acyclic Graph)工作流调度模型,本文对于含有更复杂的工作流结构(如循环、并行、分支等)进行了研究,并提出了一种任务优先级调度策略,用循环并行算法(LOOP-PARAL)解决了含有循环结构的网格工作流的任务调度问题,在满足用户QoS(Quarlity of Service)需求的同时,使系统的负载更加平衡,更加适合开放复杂的网格环境,提高了系统的性能.仿真实验证明了该算法的合理性和有效性.     

基于图注意力网络的三维网格分割算法

针对三维网格模型分割质量提升问题,提出了感知几何的图注意力网络。首先,定义了感知几何的图注意力系数,利用节点之间的边特征扩展由网络学习得到的注意力系数,引入与节点局部几何信息相关的注意力系数,更好地反映节点之间的相似性。然后,通过调整网络架构,将三维网格模型的几何特征与标签信息共同作为图注意力网络的输入,使标签信息参与网络训练和验证,并通过残差形式的线性连接实现网络的更稳定输出。大量实验结果表明,本文算法能够获得精确的分割边界,其在PSB数据集上的分割准确率较现有经典算法提升约2个百分点,也取得了更好的兰德指数。同时,通过消融实验验证了算法的合理性。     

云格环境下基于P2P的动态资源发现机制

为在云计算平台上实现大数据的高效并行处理与访问,针对动态增长的异构资源所具有的集成与共享所形成的超强计算力结合网格计算,从基于服务计算的角度分析了云计算与网格计算2个不同框架体系的集成问题,探讨了一种资源与服务的统一描述机制,提出了云格体系下的一种分组生成树的P2P网络动态资源与服务发现算法,可实现海量数据的高效处理与访问.实验表明该算法具有一定的可行性与针对性.     

一种基于主题时空价值的服务器端瓦片缓存算法

先进先出置换算法（FIFO）、最近最少使用置换算法（LRU）、最不经常使用置换算法（LFU）等传统缓存算法侧重于数据的访问时间和频率,而现有面向瓦片的缓存算法大多只适用单一类型的瓦片数据,不能兼顾瓦片数据具有的多类型与空间位置特性,在服务器端瓦片缓存的应用上存在局限性。通过构建面向多类型瓦片的服务器端缓存索引,并综合考虑瓦片访问中的时间局部性、空间局部性和用户主题倾向性,提出基于主题时空价值的瓦片数据缓存置换算法（GDTST）。实验结果表明,相较于传统服务器端缓存置换算法,GDTST可以提高缓存命中率,并且在缓存容量较大时具有更好的延迟节省率,能够有效降低瓦片源服务端负载,提高用户响应速度。     

基于模拟退火算法的曲面最短路径求解

通过对路径的节点序列内在关联性的分析,提出了适合曲面最短路径问题的邻域结构,使整段路径的优化问题能够通过局部调整得以实现．将模拟退火算法的框架引入路径寻优中,提出了解决曲面最短路径的随机搜索算法．最后给出了数值仿真实例．     

基于优化Paillier算法的两层无线传感器网络范围查询计算方法

针对现有两层无线传感器网络范围查询中数据计算效率较低以及感知节点能耗消耗较高的问题,提出一种基于优化Paillier算法的两层无线传感器网络范围查询计算方法。首先,利用具有可验证性的优化Paillier方法加密感知数据,在保证数据安全隐私的前提下实现密文下的数据运算,将计算平台从查询节点转移到存储节点,提高数据运算效率。其次,提出一种基于最左0-1编码和HMAC数据摘要算法的低功耗数值比较方法,在保证数据稳定性的前提下,降低感知节点能耗。最后,给出该方法的具体设计与实现,并利用树莓派和温湿度、光照强度传感器构建感知节点,利用英伟达TX2边缘计算平台构建存储节点,以此构建实验平台,将范围查询计算方法在该平台进行移植与实现。与现有方法在感知节点能耗、数据计算效率方面进行对比分析,结果表明,本文方法能够在降低感知节点能耗的基础上提高数据计算效率。     

基于HBase与静态多级格网索引的地表覆盖数据高效检索方法

地表覆盖是地理国情监测的重要对象,为地理国情分析评价模型提供了可靠的数据源.高效的地表覆盖数据检索方法是挖掘地表覆盖数据潜在价值的前提.由于地表覆盖数据体量庞大、更新频繁,要素分布密集且不均匀,传统的空间检索方法出现了扩展困难、检索能力不足等问题.提出了一种基于HBase与静态多级格网索引的地表覆盖数据空间检索方法,针对地表覆盖数据特征设计了基于HBase的静态多级格网索引,利用MapReduce实现索引并行构建,通过多级过滤的方式,提高了地表覆盖空间范围的查询效率.实验表明,该方法能快速完成大规模、密集分布的地表覆盖数据的空间索引构建,提升空间检索性能,并具有良好的扩展性,可为其他海量空间矢量数据的检索提供借鉴.     

基于Copula GARCH模型的上证地产股与金融股的相关性研究

利用Copula GARCH模型,研究上证地产股指数和金融股指数收益率的相关性.利用边缘函数推断法（IFM）建立2个股指对数收益率的时间序列的GARCH(1,1)-t模型.对边缘分布概率积分变化后的2个服从均匀分布的序列,分别建立常相关的二元Copula模型,包括正态Copula函数、Clayton Copula函数、Gumbel Copula函数、t-Copula函数、SJC Copula函数和时变相关的二元Copula模型.对2007年12月10日至2012年3月30日上证交易所地产股票指数和金融180股票指数进行实证分析,讨论2个行业的股票和行业本身的相关性.     

基于SPEI及游程理论的云贵地区1960-2014年干旱时空变化特征

基于云贵地区49个气象站点1960-2014年的逐月气象数据,计算得到云贵地区季尺度及年尺度的标准化降水蒸散发指数序列,结合游程理论及经验正交（EOF）等方法,揭示云贵地区干旱的时空变化特征.研究结果表明：（1）云贵地区气候呈现逐渐变干的趋势,且年尺度和季尺度在21世纪初均出现由湿转干的迹象.（2）同一干旱历时条件下,不同等级干旱发生的频率不同,等级越小发生频率越高,反之亦然.同一等级的干旱发生频率随干旱历时长度的增加而减小.（3）在历时2~5个月的干旱事件中,云南省的干旱重现期均小于贵州省,即云南省发生干旱事件较贵州省频繁.27°N以北地区的干旱重现期较长,干旱事件发生频率较小.（4）对云贵地区近55 a的SPEI进行经验正交（EOF）分析知,EOF展开第1模态反映的是季风系统控制下的云贵地区旱涝一致性变化情况,21世纪后,云贵地区普遍处于干旱状态;EOF展开第2模态反映的是受乌蒙山阻隔,东西两侧干旱呈现反相位变化的空间分布特征.该研究对于认识和把握区域气候干旱趋势与规律,提高区域干旱预警能力,保证粮食安全和生态经济稳定有重要的现实意义.