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VENUS:一个通用的并行性能可视化环境被引量：1: 1998年; 本文介绍了一个通用的并行程序性能可视化环境ＶＥＮＵＳ。在分析当前并行性能可视化工具不足的基础上，ＶＥＮＵＳ系统采用了基于可扩展的多层性能视图模型的可视化方法，并改进了ＰＶＭ的跟踪机制以支持性能可视化分析与程序源代码的直接对应。实验表明，ＶＥＮＵＳ系统能够有效地帮助发现并行程序中的性能瓶颈。; 石晓虹赵银亮郑守淇钱德沛; 关键词：并行计算性能可视化并行计算机 VENUS

基于密度聚类的支持向量机分类算法被引量：14: 2005年; 为了解决支持向量机的分类仅应用于较小样本集的问题,提出了一种密度聚类与支持向量机相结合的分类算法.在密度聚类中,当一个样本点不存在拟密度可达的样本点,则其显著特征即表现为该簇的边缘点,将该点加入约简集合,直至选出样本集合中的所有边缘对象,然后再利用约简集合寻找支持向量.实验表明,采用该算法,分类的准确率可从基于无监督聚类的支持向量机算法的86.81%提升至95.43%,核函数计算量由原数量级109下降到106以下,采取限制密度聚类中的核心点ε-邻域内的反例百分比的方法,可以增加约简样本的个数,可将分类准确率提高5%～8%左右.; 武方方赵银亮蒋泽飞; 关键词：支持向量机密度聚类

基于数据库约简的关联规则挖掘算法被引量：10: 2003年; 通过对Apriori算法挖掘过程进行分析,提出了一种基于数据库约简的关联规则挖掘算法.该算法利用每趟挖掘中一些非频繁项集的超集、并集,逐步约简事务数据库中的事务,提高了关联规则的挖掘效率.在这些非频繁项集的基础上建立了数据库约简的定理和推论,并在Apriori算法的基础上设计了ApioriNEW算法.经过对算法进行分析和实验,算法AprioriNEW的挖掘效率比较高.一般情况下,平均可将挖掘效率提高约30%.AprioriNEW算法特别适合大型数据库的关联规则挖掘,已应用在网络故障诊断专家系统的知识获取中.; 刘培奇李增智王云岚朱海萍赵银亮; 关键词：关联规则频繁项集事务数据库

基于SMT的线程级推测系统中推测线程数目的动态控制方法: 本发明公开了一种基于SMT的线程级推测系统中推测线程数目的动态控制方法，主要通过动态检测每个循环运行时的并行执行特征来判定每次循环调用所需分配的推测线程数目，以达到充分挖掘循环潜在并行性能和提高处理器资源有效利用率的目的...; 赵银亮李美蓉王启明侍加强刘凯张磊; 文献传递

一种基于蚁群聚类的径向基神经网络被引量：13: 2006年; 提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络.利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系数方法的自适应更改信息量的能力,并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置,同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2个神经元来约简隐含层的神经元,以达到简化径向基神经网络结构的目的.实验比较了几种不同聚类算法的径向基神经网络,结果表明,所提神经网络的整体训练时间至少可缩短40%,学习的准确率可提高1%以上,而且网络结构更加精简.; 武方方赵银亮; 关键词：径向基神经网络蚁群聚类算法基函数

一种针对随案电子卷宗的事件抽取及处理方法: 本发明公开了一种针对随案电子卷宗的事件抽取及处理方法，包括以下步骤：步骤一，从随案电子卷宗流转处理平台上获取需要的卷宗数据并存入数据库；步骤二，构建事件触发词词典，匹配电子卷宗事件描述段落，再进行分句、分词、词性标注等文...; 赵银亮屈垠岑刘硕酒冲冲李椿茂

一种数据结构制导的线程划分方法与执行模型被引量：2: 2013年; 在对程序进行并行化时,为了保证结果的正确性,并行编译器只能采取一种保守的策略,也就是,如果它不能确定两段代码在并行执行时是否会发生冲突,它就不允许这两段代码并行执行.虽然这种做法保证了正确性,但同时也限制了对并行性的开发.在这种背景下,许多推测多线程方法被提了出来,这些方法通过允许可能冲突的代码段并行执行来把握更多的并行机会,同时,通过从冲突中恢复来保证结果的正确性.然而,传统推测多线程方法所使用的"沿控制流将串行程序划分为多个线程"的做法并不适合不同数据结构上的操作在控制流中相互交错的情况,因为如果沿控制流将程序线性地划分为多个线程,则同一个数据结构上的操作将被分到不同的线程中,从而非常容易发生冲突.为了有效地对这些程序进行并行化,提出了一种基于数据结构的线程划分方法与执行模型.在这种方法中,程序中的对象被划分成多个组,同一组中对象上的操作被分派到同一个线程中去执行,从而降低了在同一个数据结构上发生冲突的可能性.; 杜延宁赵银亮韩博李远成; 关键词：推测多线程并行化数据结构

一种模糊性可明确废除的并发签名方法: 本发明公开了一种模糊性可明确废除的并发签名方法，该方法称为可废除并发签名(RCS)，RCS提供了废除算法，可废除并发签名RCS包含参数设定、签名产生、验证签名、确定签名者身份等步骤。该方法在双方交换签名时只需要产生一个k...; 李保红牛慧芳赵银亮郑坤

基于AI的主动数据挖掘技术在网络故障管理中的应用被引量：4: 2003年; 讨论了基于人工智能的主动空间数据挖掘技术在故障管理中的应用 ,给出了一个应用模型 .其中主动空间数据挖掘技术主要体现在数据融合 ,数据挖掘和知识发现的过程中 .文中首先给出了规则定义和触发器定义 ,并对专家系统的知识发现过程给出了基于时间窗口的告警关联算法 .最后给出了在仿真环境下的系统性能测试分析 .; 寇雅楠廖志刚李增智李国莉李国莉; 关键词：AI 网络故障管理网络管理告警关联触发器知识发现

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赵银亮