基于PVM的并行辐射度声学仿真算法

针对建筑环境的复杂性及建筑声学仿真的实时性要求,提出用并行辐射度算法求解整个声场的声能,计算单位脉冲响应,并启用多处理机将频率分段求解,进而得到全频段的脉冲响应.在此基础上,对并行算法复杂度进行分析,同时对一个室内声场进行模拟,验证了算法的有效性,并给出并行算法加速比特性曲线.理论分析与实验均表明,采用并行算法可以有效提高复杂场景声学仿真的效率.     

基于光子晶体的三端口分插复用器

提出了一种新的基于对称全反射壁的光子晶体分插复用器,与其他类型的光子晶体复用器相比,无需对介质柱进行复杂的调节即可实现100%上/下载,方便实际制造.提出的理论模型与基于二维时域有限差分(FDTD)法的数值实验相当吻合,显示出这种器件具有优良的上/下载性能.     

圆锥螺旋铣刀的铣削力仿真

应用微分几何理论，给出了圆锥螺旋赞和何特性，据此导出了三维非线性铣削力模型，继而采用非线性规划识别切削力系数。     

Nakagami-m信道下认知中继网络的中断概率上界闭式解模型

为更准确地反映和评估无线信道衰落指数对认知中继网络中断性能的影响,提出了认知用户在Nakagami-m信道模型下的中断概率上界闭式解模型.首先在Nakagami-m信道模型下,对认知中继网络频谱重叠共享和最佳中继选择准则的联合约束限制进行分析,再利用分部积分推导出认知用户接收机信噪比的概率密度函数和累积分布函数,进而对概率密度函数进行条件积分,根据蕴合法则即事件概率不等式得出其中断概率上界闭式解模型.仿真结果表明:相比传统的瑞利信道模型,Nakagami-m信道模型下的中断概率闭式解能够反映信道衰落指数大于1时的系统中断性能,从而更准确地反映了实际信道衰落情况对认知中继网络的影响;此外,由于该闭式解模型考虑了主用户干扰限制条件,限制了认知用户的实际发射功率,因而降低了系统的中断概率.     

S-Index:一种面向大规模RDF数据的高效率语义索引方案

大规模RDF数据的高效查询和推理是语义Web研究中关键问题.通过研究RDFS推理规则,结合ORDPATH编码机制,提出了一种新的大规模RDF数据的索引构建方案——S-Index.S-Index的一个显著特点是,通过对RDF数据的查询即可得到RDFS蕴含知识,实现了离线推理.对RDF数据中的ABox和TBox进行区分,通过ORDPATH编码,分别构建TBox中的Class和Property子父关系,以及domain和range关系的语义信息.将构建的语义编码信息持久化到RDF三元组索引中,使得三元组索引承载有语义信息,也即构成语义索引并最终持久化到底层数据库.设计并进行了一系列实验,对比了语义索引与一般索引在存储和查询时的性能.实验结果表明,S-Index语义索引在没有给不支持语义的传统RDF索引增加显著额外负担和开销的情况下,获得了在查询时对推理的有效支持.     

行并行可重构单元阵列流水映射性能评估

针对粗粒度单元阵列流水映射问题,设计了三种行流水结构阵列,并分析了其执行步骤,提出了一种基于行流水阵列通用的流水映射算法.该算法综合考虑混合多层迭代启动间距、块间流水通信成本、块配置成本等多个因素,一组测试基准程序实验结果表明了文中算法的合理性,与多目标优化映射算法相比,该算法消耗总时延平均节省了4.0%(可重构单元阵列RCA_(4×4))和4.3%(可重构单元阵列RCA_(8×8));与满射映射相比,该算法消耗总时延平均节省了52.1%(RCA_(4×4))和56.2%(RCA_(8×8)).     

基于规则的交互上下文预测基于规则的交互上下文预测

为了改进当前上下文预测中由于缺乏对交互情况的考虑所导致的不完全预测问题,提出了基于规则对交互上下文进行预测的方法．给出了交互上下文的定义及使用本体对交互上下文进行建模的方法．在基于规则的交互上下文预测架构中,利用交互规则发掘算法和交互预测算法等推理计算得出交互规则,根据得到的交互规则对交互上下文进行预测．该方法的使用合理地改进了传统的上下文模型,从根本上系统地解决了传统的上下文预测的局限性问题,有效地提高了上下文预测的能力．     

基于语义关联的多本体完善方法

本体作为语义web应用中语义信息的来源,在实现语义web应用的自动发现和组合中有着重要作用。当前对本体的研究多关注于提高本体使用的有效性,从而使得本体能够提供更精确丰富的语义信息,而忽略了本体自身质量对语义信息的影响。文章提出了一个基于本体概念间语义关联关系的多本体完善方法,利用参考本体中的概念关系和层次结构,结合目标本体与参考本体间的语义关联,补充与完善目标本体的概念关系和层次结构,并通过参考本体和目标本体的角色互换,迭代的完成对多本体的完善。通过对17个本体进行实验,将实验结果与传统的本体完善方法——闭包推理进行对比,证明了该方法不仅能够得到闭包推理产生的结果,并且能够对本体进行更多的正确的完善和补充,实现基于语义关联的本体完善。     

一种新的铣削力模型

提出了一种新的三维非线性铣削刀模型,以圆柱螺旋铣刀为例,依据一次切削实验测试结果识别切削力系数,百而以不同的切削参数对加工过程的铣削刀进行数值仿真。计算结果和实验结果表明了用该模型拟削力的有效性和正确性。     

元搜索引擎的个性化

提出一种通过产生用户动态偏好来达到个性化搜索的方法．利用RDF的语义表达能力存储和优化基于访问记录的用户偏好,并采用聚类方法划分用户群,实现对用户偏好的有效管理。给出了元搜索引擎选择算法和搜索结果排序算法,实现了一个个性化的元搜索引擎,实验表明,该搜索引擎提高了查询准确率和使用效率,并能够根据用户及其所在群的历史偏好信息重新组织搜索结果．