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2023全球十大工程成就 2

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基于GPU的密度峰值并行聚类算法 Article

Ke-shi GE, Hua-you SU, Dong-sheng LI, Xi-cheng LU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 915-927 doi: 10.1631/FITEE.1601786

摘要：基于密度峰值的聚类方法DP （density peak）由于其新颖有效的特点而广泛应用于科学研究。然而，当确定集群中心时，DP会对每对数据点操作多次，从而导致较高的计算复杂度。在本文中，我们提出了一种基于GPU （graphics processing unit）的高效并行密度峰值算法。我们分析密度峰值聚类算法的原理来研究其计算瓶颈，并评估其并行的潜力。根据分析，我们提出了CUDA-DP （compute unified device architecture-DP），一种针对GPU架构的高效并行密度峰值聚类算法，并用CUDA实现了这种并行方法。更进一步，为了利用GPU的合并访问机制，我们将CUDA-DP程序的数据结构从AOS （array of structures）重构为SOA （structure of arrays）。另外，我们分别引入二进制搜索方法和采样方法，以避免对距离矩阵进行排序造成的计算开销。实验结果表明，与基于CPU的密度峰值实现相比，CUDA-DP可以实现超过45倍的加速。

关键词： GPU；密度峰值；聚类；并行计算

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超大规模并行计算：瓶颈与对策 None

Ze-yao MO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第10期页码 1251-1260 doi: 10.1631/FITEE.1800421

摘要：超大规模数值模拟极大依赖并行计算能力。从计算规模、计算效率和编程生产率3个维度，系统分析了超大规模并行计算能力的主要瓶颈，提出亟待研究的若干关键技术问题和技术对策。本文对推动数值模拟软件计算能力与超级计算机峰值性能的同步提升具有参考价值。

关键词：超大规模；数值模拟；并行计算；超级计算机

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一种基于锚点的谱聚类方法 None

Qin ZHANG, Guo-qiang ZHONG, Jun-yu DONG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第11期页码 1385-1396 doi: 10.1631/FITEE.1700262

摘要：谱聚类是模式识别、机器学习和数据挖掘中最流行最重要的聚类方法之一。然而，高计算复杂度妨碍了谱聚类在大规模数据集的应用。对于具有n个样本的聚类问题，谱聚类需O(n3)时间复杂度计算图拉普拉斯矩阵特征向量。为解决该问题，提出一种新的基于锚点谱聚类方法（anchor-based spectral clustering，ASC）。将该方法与经典谱聚类方法和两种最新谱聚类加速方法，即能量迭代聚类（power iteration clustering，PIC）和基于地标聚类（landmark-based spectral clustering实验结果表明，ASC算法比经典谱聚类算法具有更快聚类速度，在效率和有效性上与现有方法相当或优于现有方法。

关键词：聚类；谱聚类；图拉普拉斯；锚点

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基于云计算的自适应可调节GPS轨迹地图匹配策略 Article

Aftab Ahmed CHANDIO,Nikos TZIRITAS,Fan ZHANG,Ling YIN,Cheng-Zhong XU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第12期页码 1305-1319 doi: 10.1631/FITEE.1600027

摘要：交通领域数据量在快速不断增长，云计算在巨量数据的存储、接入、管理和处理方面有着巨大作用。考虑到准确性时，地图匹配策略的性能由两个连续的GPS观测点间的最短路径决定；另一方面，处理最短路径查询（Processing shortest path queries, SPQs）耗费着较高计算量。该方法以云计算为基础，是一种全自适应地图匹配策略，能够应对实时GPS轨迹地图匹配中SPQ处理的关键问题。本研究还通过基于虚拟数据和实际数据的仿真，对所述方法与现有方法的性能进行了比较。

关键词：地图匹配，GPS轨迹，可调节，云计算，块同步并行计算（Bulk synchronous parallel BSP）

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三水源新安江模型参数不确定性分析PAM算法

程春田,李向阳

《中国工程科学》 2007年第9卷第9期页码 47-51

摘要：实例研究表明显著提高了计算速度和求解质量，参数后验分布结果为区间预报提供了条件。

关键词：水文模型参数不确定性分析 MCMC PAM 并行计算

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运动规划的高效配置空间构建与优化 Article

潘佳, Dinesh Manocha

《工程（英文）》 2015年第1卷第1期页码 46-57 doi: 10.15302/J-ENG-2015009

摘要：机器人学、计算机辅助设计与相关领域的诸多应用都可归类为配置空间方面的计算问题。本文将对近期与配置空间相关的两项重大挑战的解决方案成果进行探讨：①如何高效计算高维配置空间的近似表达；②如何在高维配置空间内高效执行几何学接近度与运动规划查询。得出的碰撞查询结果将用来计算配置空间的近似表达，可快速聚合至准确的配置空间；同时还提出了基于并行图形处理器（GPU）的算法，以便加速配置空间优化与搜索计算的性能情况。笔者特别设计出了基于GPU的并行k最近邻算法与并行碰撞检测算法，并使用这些算法来加快运动规划。

关键词：配置空间运动规划图形处理器（GPU）并行算法

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面对E级超算系统的可扩展性和效率挑战:神威E级原型系统并行支撑环境的实践 Research Article

何晓斌,陈鑫,郭恒,刘鑫,陈德训,杨雨灵, 高洁,冯赟龙,陈龙得,刁晓娜,陈左宁

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第1期页码 41-58 doi: 10.1631/FITEE.2200412

摘要：随着超级计算机性能不断提高，人工智能与传统科学计算的进一步融合，应用的并行规模逐渐增加，从数百万个计算核心到数千万个计算核心，这对超大规模系统上实现并行应用的高可扩展性和高效率提出巨大挑战。本文首先以神威E级原型系统为例，分析了E级时代并行应用的高可扩展性和高效率面临的挑战。为克服这些挑战，重点介绍了神威E级原型系统上并行支撑环境软件的优化技术，包括并行操作系统、I/O优化技术、超大规模并行调试技术、千万核心并行算法、混合精度方法等。并行操作系统和I/O优化技术主要支持大规模系统扩展，而超大规模并行调试技术、千万核心并行算法和混合精度方法主要提升大规模应用的效率。最后，介绍了运行在神威E级原型系统上的应用程序取得的重要成果，从而验证了并行支撑环境设计的有效性。

关键词：并行计算；神威；超大规模；超级计算机

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基于petri网装配序列灰色聚类决策研究

莫茜,罗毅

《中国工程科学》 2008年第10卷第11期页码 65-68

摘要：影响可行装配序列的大部分因素是定性的、模糊的、非数值的，将装配序列看作灰色系统，采用灰色聚类决策方法对可行序列进行评估。分析了影响因素的灰色分类并且研究了灰色聚类决策步骤。

关键词：装配序列 petri网灰色聚类决策

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高端计算软件平台的研发

陈左宁

《中国工程科学》 2002年第4卷第9期页码 45-49

摘要：

高端计算软件平台是整机系统实现友善性、可用性和高效性的基本保障。随着计算处理规模愈来愈大，以及Peer-to-peer和Grid这类新型计算模式的出现，平台软件的设计面临新的挑战。首先，对高端计算软件平台发展状况以及面临的设计难题进行论述和分析；然后，介绍一个高端计算平台软件系统设计情况，并进行讨论。

关键词：高端计算大规模并行处理操作系统并行开发环境并行应用环境

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模糊中心聚类的模式识别学习方法

曾黄麟,袁慧,刘小芳

《中国工程科学》 2004年第6卷第11期页码 33-37

摘要：

基于一个约束条件下的非线性规划问题的优化计算思想，把模糊中心聚类中计算输入矢量与中心的距离来实现聚类作为一种优化计算问题，证明了模糊中心聚类方法，取一个适当的属函数，其聚类中心vi为模糊聚类中心价值函数的极小值，推导出了基于模糊中心聚类的模式识别的无导师递推学习方法，提出了模糊中心聚类模式分类神经网络结构，该网络可以实现并行数据处理和模式分类的软划分和硬划分。

关键词：模糊中心聚类模式识别神经网络

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TIE算法：一种用于处理演化数据的聚类分层分类法生成技术上层算法 None

Rabia IRFAN, Sharifullah KHAN, Kashif RAJPOOT, Ali Mustafa QAMAR

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第6期页码 763-782 doi: 10.1631/FITEE.1700517

摘要： TIE是一种现有聚类分层分类法生成技术的上层算法，它允许现有分类法增量地演进。在计算机领域的研究论文中对该算法进行了评估。

关键词：分类法；聚类算法；信息科学；知识管理；机器学习

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鲁棒的极大熵聚类算法RMEC及其例外点标识

邓赵红,王士同,吴锡生,胡德文

《中国工程科学》 2004年第6卷第9期页码 38-45

摘要：

针对极大熵聚类算法MEC（maximum entropy clustering）对例外点（outliers）较敏感和不能标识例外点的缺陷，提出了一种改进的极大熵聚类算法RMEC（robust maximum

关键词：熵聚类鲁棒性例外点 ε-不敏感损失函数权重因子

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基于层次的K-means初始化算法

汤九斌,陆建峰,唐振民,杨静宇

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 74-79

摘要：

K-means算法是一种常用的聚类算法，但是聚类中心的初始化是其中的一个难点。笔者提出了一个基于层次思想的初始化方法。一般聚类问题均可看作加权聚类，通过层层抽样减少数据量，然后采用自顶向下的方式，从抽样结束层到原始数据层，每层都进行聚类，其中每层初始聚类中心均通过对上层聚类中心进行换算得到，重复该过程直到原始数据层，可得原始数据层的初始聚类中心模拟数据和真实数据的实验结果均显示基于层次抽样初始化的K-means算法不仅收敛速度快、聚类质量高，而且对噪声不敏感，其性能明显优于现有的相关算法。

关键词：层次技术初始聚类中心加权数据 K平均聚类

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电动汽车锂电池模块设计中相似性能电池聚类的综合方法 Article

李伟, 陈思琦, 彭雄斌, 肖蜜, 高亮, Akhil Garg, 包能胜

《工程（英文）》 2019年第5卷第4期页码 795-802 doi: 10.1016/j.eng.2019.07.005

摘要：为解决这一问题，本工作采用实验和数值方法对性能相似的电池进行了全面的聚类研究，从而得到了电化学性能更好的电池模块。首先通过模块拆解实验来测量电池性能参数，并基于k-均值聚类与支持向量聚类算法设计电池模块，每个模块均由12块电池组成。然后在风冷条件下测量一定时间内电池模块的实际温升，验证聚类设计的效果。研究发现第三类（支持向量聚类）电池模块的性能最佳，充放电最高观测温度为32 ℃。相比之下，其他电池模块的最高温度值要更高：第一类（厂家原装）电池模块为40 ℃，第二类（厂家原装）电池模块为36 ℃，以及第四类（k-均值聚类）电池模块为35 ℃。

关键词：聚类算法电池模块均衡电动汽车

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一种融合多特征聚类与神经网络的PM_2.5小时浓度预测新模型及其在中国城市的应用 Article

刘辉, 龙治豪, 段铸, 施惠鹏

《工程（英文）》 2020年第6卷第8期页码 944-956 doi: 10.1016/j.eng.2020.05.009

摘要：本文提出一种改进的PM_2.5浓度多步预测模型，即多特征聚类分解(MCD)-回声状态网络(ESN)-粒子群优化(PSO)混合模型。该模型包括分解预测部分和优化预测部分。在分解部分，提出了一种由粗糙集属性约简(RSAR)、k均值聚类(KC)和经验小波变换(EWT)组成的MCD方法进行特征选择和数据分类。在MCD方法中，采用RSAR算法选择重要的空气污染物变量，使用KC算法对所得变量进行聚类，利用EWT算法将PM_2.5浓度序列的聚类结果分解为多个子层。

关键词： PM_2.52.5浓度预测 PM_2.52.5浓度聚类经验小波分解多步预测