基于MapReduce的并行频繁项集挖掘算法研究

针对并行MRPrePost(parallel prepost algorithm based on MapReduce)频繁项集挖掘算法在大数据环境存在运行时间长、内存占用量大和节点负载不均衡的问题,提出一种基于DiffNodeset的并行频繁项集挖掘算法(parallel frequent itemsets mining using DiffNodeset,PFIMD)。该算法首先采用一种数据结构DiffNodeset,有效地避免了N-list基数过大的问题;此外提出一种双向比较策略(2-way comparison strategy,T-wcs),以减少两个DiffNodeset在连接过程中的无效计算,极大地降低了算法时间复杂度;最后考虑到集群负载对并行算法效率的影响,进一步提出了一种基于动态分组的负载均衡策略(load balancing strategy based on dynamic grouping,LBSBDG),该策略通过将频繁1项集F-list中的每项进行均匀分组,降低了集群中每个计算节点上PPC-Tree树的规模,进而减少了先序后序遍历PPC-Tree树所需的时间。实验结果表明,该算法在大数据环境下进行频繁项集挖掘具有较好的效果。

复合式地源热泵系统及运行控制模拟分析

提出复合式地源热泵系统的顺序控制法与湿球温度控制法,建立了基于TRNSYS的复合式地源热泵系统及其控制系统模拟平台。以郑州某建筑复合式地源热泵系统为研究对象,并对该系统在不同运行控制下的运行及能耗进行动态模拟。模拟结果表明对于该地源热泵系统,采用湿球温度控制法并选定合适的湿球温度能保持土壤的热平衡性并且减少系统能耗。

大数据下基于特征图的深度卷积神经网络

针对大数据环境下DCNN(deep convolutional neural network)算法中存在网络冗余参数过多、参数寻优能力不佳和并行效率低的问题,提出了大数据环境下基于特征图和并行计算熵的深度卷积神经网络算法MR-FPDCNN(deep convolutional neural network algorithm based on feature graph and parallel computing entropy using MapReduce)。该算法设计了基于泰勒损失的特征图剪枝策略FMPTL(feature map pruning based on Taylor loss),预训练网络,获得压缩后的DCNN,有效减少了冗余参数,降低了DCNN训练的计算代价。提出了基于信息共享搜索策略ISS(information sharing strategy)的萤火虫优化算法IFAS(improved firefly algorithm based on ISS),根据“IFAS”算法初始化DCNN参数,实现DCNN的并行化训练,提高网络的寻优能力。在Reduce阶段提出了基于并行计算熵的动态负载均衡策略DLBPCE(dynamic load balancing strategy based on parallel computing entropy),获取全局训练结果,实现了数据的快速均匀分组,从而提高了集群的并行效率。实验结果表明,该算法不仅降低了DCNN在大数据环境下训练的计算代价,而且提高了并行系统的并行化性能。

钻孔数对复合式地源热泵系统运行策略及能耗的影响

以湿球温度控制法作为郑州某建筑复合式地源热泵系统控制策略,建立基于TRNSYS的地源热泵系统及其控制系统的模拟平台。在相同钻孔数下模拟不同湿球温度设定值下的系统运行特性,并获取不同钻孔数下维持土壤热平衡的湿球温度设定值。模拟结果表明,钻孔数对湿球温度控制法的湿球温度设定值影响不大,系统的能耗随钻孔数的增加逐渐降低。

高职图书馆工作与项目课程改革的动态均衡

项目课程改革是"十二五"期间我国高职院校内涵建设的首要难题。高职院校图书馆工作与项目课程改革之间的供求失衡,对整体推进高职院校项目课程改革具有直接和间接的负面影响。本文通过解析高职院校图书馆工作与项目课程改革供求失衡的主要原因,论证了高职院校图书馆工作与项目课程改革动态均衡发展的理想模型和传导机制,提出了实现高职院校图书馆工作与项目课程改革动态均衡发展的策略选择。

基于障碍物动态平衡的2D仿真生存挑战策略

为充分合理地利用场地,增加防守鱼的生存时间,提出一种基于URWPGSim2D仿真平台的生存挑战策略:基于障碍物动态平衡的防守策略。介绍了防守策略的实现方法,一种可控速的位姿到位姿函数,对动态平衡路线加以分析。经过实验和比赛验证表明:防守策略表现出优秀的防御性能,能够有效地躲避进攻鱼的攻击,增加了防守鱼的存活率。