教育部科学技术研究重点项目(105128)
- 作品数：6 被引量：29H指数：3
- 相关作者：李肯立刘晓玲李仁发毛韶阳何岩更多>>
- 相关机构：湖南大学湖南人文科技学院南京工业大学更多>>
- 发文基金：教育部科学技术研究重点项目国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于密度的并行聚类算法被引量：1
- 2007年
- 针对微阵列基因表达数据聚类的高维复杂性,提出了一种基于密度的并行聚类算法,在APRAM模型的分布式存储系统中,通过欧几里德距离矩阵和密度函数两次时间复杂度为O(np2)的计算,可使聚类过程的时间复杂度为O(npK),以增加一次计算的代价来降低聚类过程的时间复杂度。基于8结点的机群计算实验表明:本算法能够达到较同类算法更高的并行加速比,提高高维生物数据的聚类速度。
- 毛韶阳李肯立
- 关键词：划分聚类密度函数时间复杂度
- 基于采样和MIMD结构的背包问题并行算法
- 2006年
- 背包问题属于著名的NP完全问题,在信息密码学和数论研究中有着极其重要的应用。在深入分析背包问题现有并行算法的基础上,本文提出了一种基于采样和MIMD结构的背包问题并行求解算法,并给出了算法性能的理论分析和在IBM P690超级计算机上的实验结果。实验结果表明,当背包实例的维数n≥40时,本算法的并行效率可达60%以上。因此,本并行算法具有较好的可扩展性,能应用于各种MIMD结构的并行机上有效地求解背包问题。
- 刘晓玲李肯立郑光勇
- 关键词：背包问题采样MIMD
- 基于优先级和优化完成时间的网格调度算法被引量：18
- 2006年
- 网格由大量的异构资源组成,具有复杂性、动态性和自治性特点。高效的网格调度算法可以充分利用网格系统资源,提高网格处理应用程序的能力。M in-m in算法是一个简单、快速、有效的调度算法,但由于总是先分配小任务而不能确保负载平衡。文中首先对网格系统中任务的数据传输和执行进行分析,计算并优化M in-m in算法的任务完成时间,再根据任务需求赋予任务优先级,通过优先级安排任务调度,提高算法负载平衡能力,最后在上述分析基础上提出POTE M in-m in(Priorityand Overlap Transm ission and Execution M in-m in)调度算法。
- 何岩李肯立石岿然刘晓玲王颖
- 关键词：网格
- 背包问题无存储冲突的并行三表算法被引量：5
- 2006年
- 背包问题属于经典的NP难问题,在信息密码学和数论等研究中具有极重要的应用.将求解背包问题著名的二表算法的设计思想应用于三表搜索中,利用分治策略和无存储冲突的最优归并算法,提出一种基于EREW-SI MD共享存储模型的并行三表算法.算法使用O(2n/4)个处理机单元和O(23n/8)的共享存储空间,在O(23n/8)时间内求解n维背包问题.将提出的算法与已有文献结论进行的对比分析表明:文中算法明显改进了现有文献的研究结果,是一种可在小于O(2n/2)的硬件资源上,以小于O(2n/2)的计算时间求解背包问题的无存储冲突并行算法.
- 李肯立李仁发李庆华
- 关键词：背包问题NP难问题
- 无线局域网中的入侵检测系统研究被引量：4
- 2006年
- 入侵检测系统对于保障无线局域网(WLAN)的安全十分重要。在深入分析当前WLAN安全问题中面临的主要问题后,针对无线局域网络的特点,提出并实现了一个分布式无线入侵检测系统。本系统根据无线网络攻击行为建立入侵特征库,利用Winpcap函数库对无线传输数据进行捕获,然后采用多模式匹配算法中的自动机匹配算法进行特征分析,理论分析和实验结果表明:本系统可实时检测WarDriving入侵、非法AP、MAC地址欺骗等无线网络入侵行为,可用于无线局域网的某些安全应用中。
- 黎喜权李肯立李仁发
- 关键词：无线局域网WAR
- 一种基因数据的聚类并行算法研究
- 提出了一种基于密度的聚类并行算法,在APRAM模型的分布式存储系统中,通过欧几里德距离矩阵和密度函数两次时间复杂度为O（n2）的计算,可使聚类过程的时间复杂度变为O（n）,以增加一次计算的代价来降低聚类过程的时间复杂度。...
- 毛韶阳李肯立
- 关键词：聚类分析密度函数时间复杂度
- 文献传递
- 一种基因数据的聚类并行算法研究被引量：1
- 2007年
- 提出了一种基于密度的聚类并行算法,在APRAM模型的分布式存储系统中,通过欧几里德距离矩阵和密度函数两次时间复杂度为O(n2)的计算,可使聚类过程的时间复杂度变为O(n),以增加一次计算的代价来降低聚类过程的时间复杂度。基于8结点的机群计算实验表明本算法能够达到较同类算法更高的并行加速比,能提高高维生物数据的聚类速度。
- 毛韶阳李肯立
- 关键词：聚类分析密度函数时间复杂度
