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层次式多子网级联神经网络 被引量：8
1
作者 孙功星 朱科军 +1 位作者 戴长江 戴贵亮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第8期49-51,共3页
本文提出的层次式多子网级联神经网络是一个新的神经网络自结构方案，它通过不断地加入新的子网，逐一地分解复杂的任务为多个简单的子任务，每个子任务为一专有的子网所处理，从而达到分而治之的目的，使问题得以求解．它的优势性能在... 本文提出的层次式多子网级联神经网络是一个新的神经网络自结构方案，它通过不断地加入新的子网，逐一地分解复杂的任务为多个简单的子任务，每个子任务为一专有的子网所处理，从而达到分而治之的目的，使问题得以求解．它的优势性能在于它实现了复杂任务的自动分解和模块化训练策略，降低了全局最优搜索的复杂性，提高了训练速度，改善了网络性能．从模拟结果看，层次式多子网级联神经网络不仅在性能上优于ＢＰ网络，而且，在网络的泛化能力方面也优于级联相关学习网络． 展开更多
关键词 神经网络 层次式 多子网级联 级联相关
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任务自适应神经网络结构研究 被引量：5
2
作者 孙功星 朱科军 +1 位作者 戴长江 戴贵亮 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 1999年第3期164-168,共5页
在基于任务自适应的统一框架下讨论了神经网络的生成方案，重点研究了两类典型而适用的神经网络构筑算法，即基于隐节点自适应增长的神经网络结构算法和基于子网自适应增长的神经网络结构算法。还结合所提出的层次式多网络模型，对基于... 在基于任务自适应的统一框架下讨论了神经网络的生成方案，重点研究了两类典型而适用的神经网络构筑算法，即基于隐节点自适应增长的神经网络结构算法和基于子网自适应增长的神经网络结构算法。还结合所提出的层次式多网络模型，对基于任务的神经网络的自适应结构方案、发展前景与存在的问题作了详细的比较研究。 展开更多
关键词 任务自适应 算法 层次式多网络 神经网络结构
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训练样本的选取对网络性能的影响 被引量：4
3
作者 孙功星 戴长江 戴贵亮 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 1996年第6期401-404,共4页
神经网络的训练效果相当地仍依赖于样本的选取。本文介绍三种不同的样本选取方案，并从ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ实验进行比较研究来探讨这个问题。模拟分析结果表明，虽然三种方法选取的样本分布迥异，但训练后的网络泛化能力都很强，即接... 神经网络的训练效果相当地仍依赖于样本的选取。本文介绍三种不同的样本选取方案，并从ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ实验进行比较研究来探讨这个问题。模拟分析结果表明，虽然三种方法选取的样本分布迥异，但训练后的网络泛化能力都很强，即接近于Ｂａｙｅｓ极限。此外，网络的泛化能力还依赖于训练样本集的大小。因此，适当地选取训练样本子集不仅使网络有较好的执行结果，还可以减少训练时间。 展开更多
关键词 人工神经网络 泛化能力 样本
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Linux集群环境下面向对象数据库的性能及其仿真研究(英文) 被引量：3
4
作者 孙功星 戴贵亮 渡濑芳行 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2003年第6期513-517,共5页
提出了一个廉价的Tier-3区域中心的方案。为了评价Objectivity/DB在这个Tier-3区域中心的性能,建立了一个简单的原形系统,该原形系统能够容易地扩展到一个更大的试用系统。在多个并发作业运行的环境下,对系统和网络性能进行了测试,包括... 提出了一个廉价的Tier-3区域中心的方案。为了评价Objectivity/DB在这个Tier-3区域中心的性能,建立了一个简单的原形系统,该原形系统能够容易地扩展到一个更大的试用系统。在多个并发作业运行的环境下,对系统和网络性能进行了测试,包括系统和网络的有效利用率,并分析了系统的瓶颈。最后,还对在这样的计算系统中运行的Objectivity/DB进行了仿真研究,并将其结果与测试结果进行了比较。 展开更多
关键词 面向对象数据库 计算机仿真 LINUX 高能物理学 操作系统
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改进CAS性能的多网络表决模型 被引量：2
5
作者 孙功星 戴贵亮 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2001年第2期168-170,共3页
Fahlm an和 L ebiere提出的级联相关网络是一个典型的自适应神经网络的增长算法〔1〕,它具有灵活、高效的特点 .但由于该算法存在诸多的不确定因素 ,致使在其增长过程中引入过多的自由参数 ,它和随机选取的初始权重是导致单个神经网络... Fahlm an和 L ebiere提出的级联相关网络是一个典型的自适应神经网络的增长算法〔1〕,它具有灵活、高效的特点 .但由于该算法存在诸多的不确定因素 ,致使在其增长过程中引入过多的自由参数 ,它和随机选取的初始权重是导致单个神经网络过拟合的两个直接原因 .本文提出的多网络表决模型的基本思想是 ,利用多个网络来对未知的模式进行表决来确定其解 ,由于其平均效应 ,它能够避免单个网络预言带来的偏颇 ,获得满意的结果 .利用我们建立的 PC-FARM计算环境 ,本文还从实验上验证了网络表决模型的优越性 . 展开更多
关键词 神经网络 多网络表决模型 CAS 学习算法
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网格计算环境的信息和监视系统实现研究 被引量：1
6
作者 孙功星 顾明 张伟毅 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期461-465,共5页
整合全球范围多单位的资源,如计算资源、存储资源、网络资源,以及不同地域具有各种专长的人力资源和昂贵的智能设备。网格就是针对当今科学研究的这些特点提供支持的计算技术,因而将会成为未来科学的一种基础设施。作为一种全球范围内... 整合全球范围多单位的资源,如计算资源、存储资源、网络资源,以及不同地域具有各种专长的人力资源和昂贵的智能设备。网格就是针对当今科学研究的这些特点提供支持的计算技术,因而将会成为未来科学的一种基础设施。作为一种全球范围内的计算技术,需要解决许多关键的技术。将介绍网格的体系结构、安全基础设施,以及设计的网格信息管理与监视系统等。 展开更多
关键词 网格 安全基础设施 人口 分布式计算
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鉴别暗物质粒子WIMP的人工神经网络方法 被引量：1
7
作者 孙功星 戴长江 戴贵亮 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2003年第1期19-22,共4页
首次把人工神经网络方法用于冷暗物质的寻找实验。克服在低能区间中单变量方法的不适应性。对标定数据的分析结果表明,神经网络的分类效率达到75%左右,且训练表现和泛化表现完全一致,这个结果是单变量方法所无法企及的。因而可以相信,... 首次把人工神经网络方法用于冷暗物质的寻找实验。克服在低能区间中单变量方法的不适应性。对标定数据的分析结果表明,神经网络的分类效率达到75%左右,且训练表现和泛化表现完全一致,这个结果是单变量方法所无法企及的。因而可以相信,人工神经网络方法用于暗物质粒子鉴别将是一个很有前景的课题。 展开更多
关键词 人工神经网络 暗物质 投影追踪 WIMP
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神经网络设计的特征空间序贯划分算法 被引量：1
8
作者 孙功星 戴贵亮 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第11期36-37,47,共3页
1引言 神经网络已广泛地用于处理实际问题,如语音处理、图像处理和计算机视觉、模式分类和识别等.面对越来越复杂的应用,传统的神经网络学习算法变得不能适应.与许多其他的有效算法相比,神经网络的学习速度慢和固定拓扑结构的不适应性... 1引言 神经网络已广泛地用于处理实际问题,如语音处理、图像处理和计算机视觉、模式分类和识别等.面对越来越复杂的应用,传统的神经网络学习算法变得不能适应.与许多其他的有效算法相比,神经网络的学习速度慢和固定拓扑结构的不适应性两个缺陷显得异常突出. 展开更多
关键词 神经网络 特征空间 序贯划分算法 误差反转学习算法 奇异值分解方法
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神经网络主动学习的进化算法 被引量：1
9
作者 孙功星 戴贵亮 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第10期61-63,共3页
1 引言近年来,神经网络的研究取得了很大进展,特别是,为了克服传统的BP学习算法的缺陷,即学习速度慢和人为给定的拓扑结构对特定学习任务的不适应性,而发展的自适应神经网络的增长策略,它通过不断地增长隐节点或子网来满足给定学习任务... 1 引言近年来,神经网络的研究取得了很大进展,特别是,为了克服传统的BP学习算法的缺陷,即学习速度慢和人为给定的拓扑结构对特定学习任务的不适应性,而发展的自适应神经网络的增长策略,它通过不断地增长隐节点或子网来满足给定学习任务的复杂性要求。这种神经网络的增长算法不仅克服了人为指定的拓扑结构的困难,而且由于其结构过程所固有的模块化训练特性,也缓解了传统的BP算法训练速度慢的突出问题。由于神经网络训练程度很难把握,许多算法往往过分强调训练结果而牺牲泛化结果,致使网络的过拟合问题严重。为了克服过拟合问题,研究者们采用了多网络合作模型,由于多个网络的平均效应。 展开更多
关键词 神经网络 主动学习 进化算法 学习算法
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高能物理研究所校园网格计算环境设计研究(英文)
10
作者 孙功星 于传松 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期115-117,共3页
自1996年VAX小型机退役后,已建立了几套PC-Farm系统,它们分别为不同的物理实验做数据分析所使用,运行不同的作业管理系统如NQS、PBS和Condor等.由于各个实验数据分析对计算系统使用的时间不同,致使整个系统的使用效率不高.为了使这些分... 自1996年VAX小型机退役后,已建立了几套PC-Farm系统,它们分别为不同的物理实验做数据分析所使用,运行不同的作业管理系统如NQS、PBS和Condor等.由于各个实验数据分析对计算系统使用的时间不同,致使整个系统的使用效率不高.为了使这些分立运行的系统发挥更好的效用,使用网格计算技术将这些分立的计算资源整合起来,形成一个计算能力更强大的计算系统,以便这些实验组能够在更大范围内对计算资源共享.给出了校园网格计算环境的硬件配置、体系结构等设计方案,以及各个组件的功能等. 展开更多
关键词 网格 HEP 计算资源
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计算资源整合的网格技术实现
11
作者 孙功星 于传松 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第13期109-110,132,共3页
阐述了网格计算技术的进展和DataGrid/EGEE系统的体系结构。结合高能物理的应用和高能所计算资源当前的实际情况,设计了一个网格计算系统,整合高能所几个分离的PC Farm计算系统,实现了计算资源的共享,以提高计算资源的使用效率。
关键词 网格 资源代理 海量存储
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大规模异构计算集群的双层作业调度系统 被引量：7
12
作者 孙震宇 石京燕 +4 位作者 孙功星 杜然 姜晓巍 邹佳恒 谭宏楠 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期187-195,共9页
高能物理计算平台中的HTCondor和SLURM计算集群为多个高能物理实验提供数据处理服务,然而HTCondor并行作业调度效率较低、SLURM难以应对大量串行作业,且计算平台整体资源管理及调度策略过于简单。为满足高能物理计算集群高负荷运行的需... 高能物理计算平台中的HTCondor和SLURM计算集群为多个高能物理实验提供数据处理服务,然而HTCondor并行作业调度效率较低、SLURM难以应对大量串行作业,且计算平台整体资源管理及调度策略过于简单。为满足高能物理计算集群高负荷运行的需求,在传统作业调度器上增加作业管理层,设计双层作业调度系统,通过高效调度串并行作业并兼顾实验组间资源的使用公平性,实现用户对作业的细粒度管理。测试结果表明,双层作业调度系统支持大批量高能物理作业的快速提交,并充分利用计算平台的总体资源,具有较好的作业调度性能。 展开更多
关键词 计算集群管理 作业调度器 高通量计算 高性能计算 高能物理计算
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基于MapReduce的高能物理数据分析系统 被引量：9
13
作者 臧冬松 霍菁 +1 位作者 梁栋 孙功星 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第2期1-5,共5页
将MapReduce思想引入到高能物理数据分析中，提出一个基于Hadoop框架的高能物理数据分析系统。通过建立事例的TAG信息数据库，将需要进一步分析的事例数减少2-3个数量级，从而减轻I／O压力，提高分析作业的效率。利用基于TAG信息的事例... 将MapReduce思想引入到高能物理数据分析中，提出一个基于Hadoop框架的高能物理数据分析系统。通过建立事例的TAG信息数据库，将需要进一步分析的事例数减少2-3个数量级，从而减轻I／O压力，提高分析作业的效率。利用基于TAG信息的事例预筛选模型以及事例分析的MapReduce模型，设计适用于ROOT框架的数据拆分、事例读取、结果合并等MapReduce类库。在北京正负电子对撞机实验上进行系统实现后，将其应用于一个8节点实验集群上进行测试，结果表明，该系统可使4×10-6个事例的分析时间缩短23％，当增加节点个数时，每秒钟能够并发分析的事例数与集群的节点数基本呈正比，说明事例分析集群具有良好的扩展性。 展开更多
关键词 高能物理 大数据 数据分析 MAPREDUCE模型 集群 分布式计算
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基于MVC的食品安全监控系统的研究与设计 被引量：7
14
作者 陈良臣 孙功星 +2 位作者 赵锐 闫晓飞 吴焕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第7期2091-2093,2103,共4页
研究了MVC的设计思想、设计方法、扩展以及Struts和Spring等主要框架,结合食品卫生安全实际业务流程以及Struts框架和Spring框架的整合技术,最后设计了一种基于MVC设计模式的食品安全监控系统,保证了系统的高效,结构清晰,可扩展性和可... 研究了MVC的设计思想、设计方法、扩展以及Struts和Spring等主要框架,结合食品卫生安全实际业务流程以及Struts框架和Spring框架的整合技术,最后设计了一种基于MVC设计模式的食品安全监控系统,保证了系统的高效,结构清晰,可扩展性和可维护性。 展开更多
关键词 模型—视图—挖制器模式 食品安全监控系统 STRUTS框架 SPRING框架
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大规模用户登录服务的负载平衡实现 被引量：6
15
作者 裴尔明 孙功星 +1 位作者 石京燕 于传松 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期139-140,180,共3页
以SNMP协议和LDAP目录服务为基础,利用DNS服务对用户请求进行调度,该文提出了一套符合本地实际情况的大量用户登录的解决方案,并实现了一个完整的登录调度系统,很好地解决了集群、网格环境下的大量用户登录的负载平衡问题。
关键词 网格 负载平衡 简单网络管理协议 轻型目录访问协议
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高能物理与云计算 被引量：7
16
作者 程耀东 刘宝旭 +1 位作者 孙功星 陈刚 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1189-1194,共6页
高能物理一直是计算技术强有力的推动者,在国际互联网、WEB技术及网格的发展中都做出了积极的贡献。在新的云计算时代,高能物理仍然有着强烈的需求,国际各大高能物理实验室分别启动了多个项目,对云计算技术及应用进行研究。文章介绍了... 高能物理一直是计算技术强有力的推动者,在国际互联网、WEB技术及网格的发展中都做出了积极的贡献。在新的云计算时代,高能物理仍然有着强烈的需求,国际各大高能物理实验室分别启动了多个项目,对云计算技术及应用进行研究。文章介绍了当前云计算发展动态及云计算在高能物理中的应用现状,并对中科院高能所目前开展的云存储、虚拟集群、BESIII弹性云及云计算安全等方面的工作进行了简要描述。 展开更多
关键词 云计算 云存储 志愿计算 虚拟集群
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基于磁盘I/O性能的Hadoop任务选择策略 被引量：4
17
作者 李强 孙震宇 +1 位作者 雷晓凤 孙功星 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期76-82,共7页
最大化利用本地磁盘的I/O资源是提升计算集群性能的关键,但Hadoop系统中多数调度算法未考虑此项因素。为此,引入磁盘负载作为Map任务选择的权衡参数,任务调度时参照磁盘负载程度选择合适的任务,以保证数据节点上各磁盘的负载相对均衡,... 最大化利用本地磁盘的I/O资源是提升计算集群性能的关键,但Hadoop系统中多数调度算法未考虑此项因素。为此,引入磁盘负载作为Map任务选择的权衡参数,任务调度时参照磁盘负载程度选择合适的任务,以保证数据节点上各磁盘的负载相对均衡,并据此设计新的任务选择模块集成到Hadoop的调度器中。同时为进一步提升Hadoop系统的性能,实现Map作业的近似完全本地化执行。实验结果表明,该任务选择策略能够充分利用数据节点本地磁盘的I/O资源,可使节点的I/O Wait平均降低5%,CPU利用率平均上升15%,作业的执行时间缩短20%。 展开更多
关键词 Hadoop系统 调度算法 数据本地性 任务选择策略 磁盘负载 I/O性能
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基于CA的移动终端安全邮件系统的研究与设计 被引量：3
18
作者 陈良臣 孙功星 +1 位作者 闫晓飞 吴焕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第8期2430-2433,共4页
研究了CA的通信结构,安全通信机制,加密原理以及主要算法,采用高效可靠的椭圆曲线算法,设计了一种基于第三方认证中心(CA)的移动终端电子邮件系统,保证了邮件的安全。
关键词 移动终端 电子邮件 加密算法 安全协议 认证中心
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一种改进的DRF算法对BESIII集群资源管理的优化 被引量：4
19
作者 霍菁 石京燕 +1 位作者 孙功星 阚博文 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1153-1158,共6页
根据BESIII集群的实际需求,在测试和研究了不同类型的高能物理数据处理作业不同配置机器上的运行效果的基础上,提出了一种改进的DRF资源分配算法,加入了机器性能评级和作业类型匹配两个因素作为资源调度的依据,对算法进行实现并使用真... 根据BESIII集群的实际需求,在测试和研究了不同类型的高能物理数据处理作业不同配置机器上的运行效果的基础上,提出了一种改进的DRF资源分配算法,加入了机器性能评级和作业类型匹配两个因素作为资源调度的依据,对算法进行实现并使用真实数据进行了实验测试。测试结果表明:新算法能够更加合理地分配资源,有效提高系统资源利用率,缩短作业运行时间。 展开更多
关键词 集群资源管理 DRF资源分配算法 Mesos TORQUE HADOOP
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支持异构集群并行的高能物理数据处理系统 被引量：2
20
作者 霍菁 雷晓凤 +1 位作者 李强 孙功星 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期1-5,共5页
传统集群计算系统无法充分利用本地磁盘的存储资源和I/O,大量网络I/O成为系统瓶颈,导致资源利用率降低,并造成高昂的存储和网络成本。使用Hadoop处理分析作业可有效利用本地磁盘存储和I/O资源,而集群资源统一管理工具Mesos则使用轻量化... 传统集群计算系统无法充分利用本地磁盘的存储资源和I/O,大量网络I/O成为系统瓶颈,导致资源利用率降低,并造成高昂的存储和网络成本。使用Hadoop处理分析作业可有效利用本地磁盘存储和I/O资源,而集群资源统一管理工具Mesos则使用轻量化的设计和高效的通信机制,能在不同计算集群之间动态共享集群资源。为此,分析高能物理数据处理的特点,利用Mesos构建异构集群间资源共享的高能物理实验数据处理系统,实现Torque/Maui和Hadoop集群的集成。测试结果表明,该系统能够在集群间动态分配集群资源,并利用本地存储和磁盘I/O显著降低网络I/O,提高集群资源利用率。 展开更多
关键词 高能物理 集群资源管理 资源共享 Mesos工具 HADOOP平台 Torque/Maui系统
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