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面向结构矩阵的可扩展并行矩阵乘算法框架

计算机工程与科学 2024年第9期46卷 1529-1538页

作者：李胜国廖霞于恒彪黄春姜浩逯喜燕王华林成礼智国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 清华大学计算机科学与技术系北京100084 国防科技大学理学院湖南长沙410073

结构矩阵在科学计算和工程应用中具有重要作用,例如Cauchy、Toeplitz、Vandermonde和Hankel矩阵等。虽然这些矩阵都是稠密的,但只需要O(n)个参数(生成元)就可以表示,其中n为矩阵的维数。提出了面向结构矩阵的可扩展并行矩阵乘算法框架,... 详细信息

结构矩阵在科学计算和工程应用中具有重要作用,例如Cauchy、Toeplitz、Vandermonde和Hankel矩阵等。虽然这些矩阵都是稠密的,但只需要O(n)个参数(生成元)就可以表示,其中n为矩阵的维数。提出了面向结构矩阵的可扩展并行矩阵乘算法框架,利用矩阵生成元显式地构造各进程的局部矩阵块,从而减少通信开销;同时利用矩阵块的数值低秩性,进一步降低计算开销。因此,该算法框架可同时降低计算量和通信量,适用于Cannon、Fox和PUMMA等矩阵乘算法。在天河2巨型机上进行了大量的数值测试,测试结果表明,该算法可获得相对ScaLAPACK中的PDGEMM函数的8.96倍加速。

关键词：结构矩阵矩阵乘法 FFT Cauchy矩阵 Toeplitz矩阵分布式并行

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基于混合高斯先验变分自编码器的深度多球支持向量数据描述

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计算机科学 2024年第6期51卷 135-143页

作者：武慧囡邢红杰李刚河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 华北电力大学计算机系河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003

随着数据维度和规模的不断增加,基于深度学习的异常检测方法取得了优异的检测性能,其中深度支持向量数据描述(Deep SVDD)得到了广泛应用。然而,要缓解超球崩溃问题,就需要对Deep SVDD中映射网络的各种参数施加约束。为了进一步提高Deep ... 详细信息

随着数据维度和规模的不断增加,基于深度学习的异常检测方法取得了优异的检测性能,其中深度支持向量数据描述(Deep SVDD)得到了广泛应用。然而,要缓解超球崩溃问题,就需要对Deep SVDD中映射网络的各种参数施加约束。为了进一步提高Deep SVDD中映射网络的特征学习能力,同时解决超球崩溃问题,提出了基于混合高斯先验变分自编码器的深度多球支持向量数据描述(Deep Multiple-Sphere Support Vector Data Description Based on Variational Autoencoder with Mixture-of-Gaussians Prior,DMSVDD-VAE-MoG)。首先,通过预训练初始化网络参数和多个超球中心;其次,利用映射网络获得训练数据的潜在特征,对VAE损失、多个超球的平均半径和潜在特征到所对应超球中心的平均距离进行联合优化,以获得最优网络连接权重和多个最小超球。实验结果表明,所提DMSVDD-VAE-MoG在MNIST,Fashion-MNIST和CIFAR-10上均取得了优于其他8种相关方法的检测性能。

关键词：深度支持向量数据描述混合高斯先验变分自编码器异常检测超球崩溃

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含裂缝线弹性问题的压缩预条件共轭梯度算法

计算物理 2024年第5期41卷 619-629页

作者：刘杏康陈星玎余云龙北京工商大学数学与统计学院应用统计系北京100048 北京应用物理与计算数学研究所北京100094

基于几何型扩展有限元离散,研究含静态裂缝线弹性问题的高效压缩预条件算法。不仅构造适用于含裂缝线弹性问题的压缩子空间矩阵,而且给出压缩点的选点原则。为进一步提高计算效率,将该压缩技巧以乘性的方式与“裂尖型”区域分解预条件... 详细信息

基于几何型扩展有限元离散,研究含静态裂缝线弹性问题的高效压缩预条件算法。不仅构造适用于含裂缝线弹性问题的压缩子空间矩阵,而且给出压缩点的选点原则。为进一步提高计算效率,将该压缩技巧以乘性的方式与“裂尖型”区域分解预条件子相结合,提出一类高效的自适应压缩预条件共轭梯度算法,该算法能同时消去迭代求解中的高频误差和低频误差,数值实验验证了算法的有效性。

关键词：扩展有限元方法压缩技巧区域分解预条件子静态裂缝问题

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基于循环结构的视觉Transformer

吉林大学学报（工学版） 2024年第7期54卷 2049-2056页

作者：蒋磊王子其崔振宇常志勇时小虎莫斯科国立大学数学力学系莫斯科119991 莫斯科国立大学计算数学与控制理论系莫斯科119991 吉林大学生物与农业工程学院长春130022 吉林大学工程仿生教育部重点实验室长春130022 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)性能的提升依赖于网络的参数量,从而导致其应用场景受限的缺点,本文从神经学得到启发,创新性地提出将人脑神经元之间的循环结构应用在ViT上。文中首次从黎曼几何的角度解释了循环结构生效... 详细信息

针对视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)性能的提升依赖于网络的参数量,从而导致其应用场景受限的缺点,本文从神经学得到启发,创新性地提出将人脑神经元之间的循环结构应用在ViT上。文中首次从黎曼几何的角度解释了循环结构生效的工作原理,之后以Token-to-Token Transformer(T2T Transformer)为主干框架提出了基于循环结构的ViT。实验结果表明:循环结构的引入能在视觉Transformer参数量基本不变化的情况下大幅提高其性能,使用循环结构后,在Imagenet分类数据集下网络仅增加0.14%的参数,但带来9%的分类精度提升;在目标检测任务中,增加0.1%的参数带来10.7%的性能提升。

关键词：视觉Transformer 循环结构黎曼几何

基于Raptor编码的多输入多输出光通信系统设计

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广西科学 2024年第1期31卷 119-125页

作者：郝兵吴迪萧威河套学院数学与计算机系内蒙古巴彦淖尔015000 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001

为了提高可见光通信(Visible Light Communication,VLC)系统的复用增益,本文提出一种基于多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)的固定比例像素化VLC系统。系统首先执行空间角度映射,使数据的传送可在角域中进行;同时利用R... 详细信息

为了提高可见光通信(Visible Light Communication,VLC)系统的复用增益,本文提出一种基于多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)的固定比例像素化VLC系统。系统首先执行空间角度映射,使数据的传送可在角域中进行;同时利用Raptor编码方法来跟踪由于窗口截断而引起的数据信道特性变化;然后对于使用高速相机捕捉到的一系列时变图像,利用散景效应获得所有链路距离上的固定比例图像。实验利用液晶显示器和高速相机,对所提出的VLC系统进行了验证。与传统的像素化MIMO系统相比,本文所提出的系统在未对准朝向的情境下具有更高的鲁棒性,从而在多路复用场景有着广泛的应用前景。

关键词：多输入多输出可见光通信 Raptor编码空间角度映射固定比例

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统计能量方法在船舶噪声预测中的应用

舰船科学技术 2024年第14期46卷 182-185页

作者：杨云霞彭丽华山西能源学院山西太原030600 中南大学数学与统计学院湖南长沙410083

船舶风机、螺旋桨、发电机等都会产生噪声,舱室的噪声对船员生活会产生一定影响。研究船舶舱室噪声的预测以及控制对船舶结构辅助设计具有重要意义。本文介绍了统计能量方法(SEA)的基本原理,研究了SEA能量传递模型,给出了梁系统、标准... 详细信息

船舶风机、螺旋桨、发电机等都会产生噪声,舱室的噪声对船员生活会产生一定影响。研究船舶舱室噪声的预测以及控制对船舶结构辅助设计具有重要意义。本文介绍了统计能量方法(SEA)的基本原理,研究了SEA能量传递模型,给出了梁系统、标准平板等的模态密度计算公式,分析了船舶的噪声来源,并研究了不同噪声激励、舱室钢板吸声系数、内损耗因子随频率变化的规律。使用VA One软件对船舶舱室噪声预测进行仿真,结果表明统计能量方法能够较为准确的对噪声进行预测。

关键词： SEA 噪声预测子系统仿真

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基于隐式关系挖掘的群智感知任务分配机制

系统科学与数学 2024年第2期44卷 577-594页

作者：蒋伟进张婉清蒋意容湖南工商大学计算机学院长沙410205 湖南工商大学前沿交叉学院长沙410205 武汉理工大学计算机与人工智能学院武汉430070 湖南信息学院艺术学院长沙410151

任务分配是实现群智感知的关键环节,为了获取高质量感知数据,往往需要把任务合理分配给用户.现有研究大多简单采用各种优化方法来挑选最佳感知用户,忽略了任务与用户之间的潜在关联关系,从而导致感知质量低下.在此挑战下,文章设计了一... 详细信息

任务分配是实现群智感知的关键环节,为了获取高质量感知数据,往往需要把任务合理分配给用户.现有研究大多简单采用各种优化方法来挑选最佳感知用户,忽略了任务与用户之间的潜在关联关系,从而导致感知质量低下.在此挑战下,文章设计了一种新型任务分配机制,首先,通过分析用户、任务的各自属性,构建了群智感知领域知识图谱;其次,采用基于相似性分析的链接预测方法充分挖掘用户-任务间的隐式关系,并在关联度较高的用户-任务间建立链接;再次,为了最大化感知数据质量,在系统预算的约束下提出一种以用户组感知能力代替个人表现的招募方式,综合考虑了覆盖率与信誉值两个特征指标;最后,基于遗传算法选定一组感知能力最大的用户,实现最终的任务分配.经过实验评估,文章所提方法能够有效提升感知数据质量,同时保证感知任务的基本覆盖率.

关键词：群智感知任务分配知识图谱关系挖掘遗传算法

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SDAA:面向申威智能加速卡的运行时系统

软件学报 2024年

作者：赵玉龙张鲁飞许国春李宇轩孙茹君刘鑫数学工程与先进计算国家重点实验室无锡先进技术研究院国家并行计算机工程技术研究中心清华大学计算机科学与技术系

自主研制的申威智能加速卡上搭载了脉动阵列增强的申威众核处理器,其智能计算能力与主流GPU相当,但仍缺少配套的基础软件.为降低申威智能加速卡的使用门槛,有效支撑人工智能应用开发,设计面向申威智能加速卡的运行时系统SDAA,语义与主流... 详细信息

自主研制的申威智能加速卡上搭载了脉动阵列增强的申威众核处理器,其智能计算能力与主流GPU相当,但仍缺少配套的基础软件.为降低申威智能加速卡的使用门槛,有效支撑人工智能应用开发,设计面向申威智能加速卡的运行时系统SDAA,语义与主流的CUDA运行时保持一致.针对内存管理、数据传输、核函数启动等关键路径,采用软硬协同的设计方法实现卡上段页结合的多级内存分配算法、可分页内存多线程多通道的传输模型、多异构部件自适应的数据传输算法和基于片上阵列通信的快速核函数启动方法,使得SDAA运行时性能优于主流GPU.实验结果表明, SDAA运行时系统的内存分配速度是NVIDIA V100对应接口的120倍,数据传输开销是对应接口的1/2,数据传输带宽达到对应接口的1.7倍,核函数启动时间与对应接口相当. SDAA运行时已支撑主流框架和实际模型训练在申威智能加速卡上的高效运行.

关键词：运行时系统申威智能加速卡人工智能软件定义

面向异构网中同质性和异质性信息编码的miRNA与疾病关联预测

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生物信息学 2024年

作者：王秀菊张天纲玄萍黑龙江大学数学科学学院黑龙江大学计算机科学技术学院汕头大学计算机科学技术系

MiRNA的失调与各种人类疾病的发生和进展密切相关，因此识别疾病相关的miRNA对于研究疾病发生机理至关重要。多数先前的方法是基于同质性假设提出的，即存在相互连接的节点通常具有相似的特征。因此，它们无法充分利用异质网络中多类节... 详细信息

MiRNA的失调与各种人类疾病的发生和进展密切相关，因此识别疾病相关的miRNA对于研究疾病发生机理至关重要。多数先前的方法是基于同质性假设提出的，即存在相互连接的节点通常具有相似的特征。因此，它们无法充分利用异质网络中多类节点属性和多样连接边的异质性信息。本研究提出了一个新的关联预测方法，HHIE，来编码和学习miRNA-疾病异构网络中的同质性和异质性信息。首先，我们建立基于低频和高频滤波器的同质-异质信息编码策略，来提取相互连接的节点特征的共性，即编码节点间的同质性。再者，该编码策略也针对多类节点的异质性，提取目标节点与多跳邻居节点间的差异性信息。然后，建立残差连接来聚合编码器中多层的输出，以降低传统节点特征聚合过程中容易产生的过平滑问题。最后，设计了局部信息聚合策略来整合目标节点与邻居节点的相似性，进而确定节点的同质性来引导特征融合。五倍交叉验证的实验结果表明，该研究方法HHIE在推断miRNA-疾病关联方面优于几个先进的预测方法。此外，消融实验展示了同质性信息学习、异质性信息编码和原始特征嵌入，对于疾病相关miRNA候选预测性能提升的贡献。

关键词： miRNA-疾病关联预测同质性信息异质性信息同质-异质信息编码局部信息聚合