一种基于最优网格的动态数据过滤机制

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动态网格计算的理论与算法研究

动态网格计算的理论与算法研究随着云计算和大数据技术的不断发展，计算复杂度和数据量的增加都需要更高效和灵活的计算方式，动态网格计算则成为了计算机领域中的一个重要研究方向。

那么，动态网格计算是什么？有哪些重要的理论和算法？下面，我们将从这几个方面进行探讨。

一、动态网格计算的概念动态网格计算，又称为自适应网格计算，是指根据计算任务的特性，自动调整计算网格的结构和大小以达到更优的计算效率的一种计算技术。

动态网格计算不仅能够提高计算效率，还能够节省计算资源和能源，是一种高效节能的计算方式。

动态网格计算的应用范围十分广泛，包括计算流体力学、神经网络、并行计算等诸多领域。

二、动态网格计算中的重要理论在动态网格计算中，最重要的理论是网格质量评估理论。

网格质量评估是指对生成的网格进行评价，判断其在计算过程中的准确性和计算效率。

微调和优化网格质量能够显著提高计算效率和准确性。

而实现网格质量评估则需要考虑以下几个方面：1. 网格质量量化指标的选择：包括网格质量的定义、度量等方面，确定网格质量的评价标准；2. 网格质量量化算法的设计：需要根据具体问题设计合适的算法来完成网格质量的评估，算法的设计能够直接影响到计算效率和精度；3. 网格质量优化算法的设计：完成网格质量评估之后，需要采取相应的优化算法对网格进行优化和微调，优化过程也需要考虑计算资源和时间限制等因素。

三、动态网格计算中的重要算法动态网格计算的算法更加注重实际应用效果和计算机性能的高效利用。

在动态网格计算中，常用的算法包括以下几种：1. 自适应网格算法：根据计算任务的特性结构自动调整网格大小和计算节点的分配，同时保证计算资源和时间的最大利用效率；2. 并行计算算法：将任务分解并分配到多个计算节点上并行计算，在保证计算结果准确的同时，提升计算效率；3. 可逆计算算法：以计算结果为起点，通过逆向计算得出原始数据，可用于数据重构和数据恢复等方面。

四、动态网格计算的应用实例动态网格计算是一种非常高效的计算技术，在各种领域都有广泛的应用，以下是一些典型的实例：1. 计算流体力学：动态网格计算能够增强数值模拟的实时性和计算效率，用于流体力学、气象学等领域的计算模拟；2. 生物信息学：自适应网格技术在生物分子模拟、蛋白质结构预测、药物分子模拟等方面可以提高计算吞吐量和精度；3. 计算机辅助设计：网格优化算法在工程设计和建模方面，可以提高设计效率和准确性。

【国家自然科学基金】_高层管理信息系统_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
科研热词高层体系结构防灾减灾适应性层次聚集树贝叶斯网络视频语义内容分析规划聚集计算策略流式数据时间窗口基本对象模型仿真模型规范仿真模型可移植性标准 smp2关键技术 owl本体扩展 cbd
2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
科研热词高层体系结构高层体系架构风险评价面向服务量化评价模型统一建模语言细化高层指标算法电子商务时间管理技术采纳技术整合技术扩散建模与仿真属性延迟实时面向服务体系结构多车仿真列控系统分布式交互仿真企业管理信息系统云仿真 toe模型 tick函数
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38
2011年科研热词推荐指数高层体系结构 2 探索性分析 2 边缘检测 1 视频语义图 1 舰队区域防空 1 舰艇编队导弹航路规划 1 舰艇编队 1 航路规划 1 联邦运行支撑环境 1 短波跳频 1 永久散射体干涉雷达 1 标题字幕:字幕探测与定位 1 时间管理 1 新闻视频 1 数据模型 1 扩展影响图 1 手势界面 1 影响图 1 建模仿真 1 工具箱 1 属性分类 1 塘沽 1 城市地面沉降 1 图模型 1 图匹配 1 变形监测 1 反舰导弹 1 分析模型 1 信息系统 1 作战视图 1 体系结构建模 1 人机交互 1 交互技术 1 三维可视化 1 terrasar-x 1 petri网 1 easim 1 dodaf 1

基于CFD技术的空气自动化净化器滤芯的优化设计

基于CFD 技术的空气自动化净化器滤芯的优化设计Optimization design of filter element of automaticair purifier based on CFD technology黄劲松，骆桂芳，宋瑞仙，唐朋HUANG Jin-song, LUO Gui-fang, SONG Rui-xian, TANG Peng（湖北工业大学，武汉 430070）摘要：静电吸附方式会使污染物滞留在滤网上，导致污染物或气体净化效率较低，为了提高净化效果，提出了基于CFD技术的空气自动化净化器滤芯的优化设计。

根据净化器滤芯结构示意图，在清洁、净化和电路三个方面进行优化设计。

在清洁模块中增加静电发生器实现灰尘及滤芯部分灰尘的快速吸附，设置顶盖防止飞尘外溢的作用。

添加超声雾化片，方便水流收集。

在紫外灯管串联一个计时器，防止清洁超时现象发生。

构建CFD模拟分析模型，利用Pro/E软件划分气流通道网格。

模拟速度场，确定流道附近流体流速，并设计净化流程。

由实验结果可知，该滤芯净化污染物或气体效率较高，能够保证室内装修污染物或气体的及时净化。

关键词：CFD技术；空气自动化净化器；滤芯；速度场中图分类号：TQ320.66 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2021)03-0160-04收稿日期：2019-09-08作者简介：黄劲松（1967 -），男，湖北武汉人，副教授，硕士，研究方向为工业设计。

0 引言伴随着自然环境污染的加剧，大气污染问题也越来越受到人们的关注，尤其在我国，部分城市由于季风的影响，冬季空气污染非常严重。

今天的社会，有别于现在的室外空气污染，80%的人都待在室内，室内空气污染来源很多，空气污染的程度远远超过室外空气污染。

甲醛是装修房屋的主要污染物，广泛应用于各类胶粘剂、人造板、油漆、涂料等行业。

人长期吸入含有这些污染物的气体，就会引起各种慢性呼吸道和神经系统疾病。

网格搜索算法

网格搜索算法
网格搜索算法是一种在机器学习和模式识别领域中非常有用的数学方法。

它可用来确定最优参数组合来实现最佳性能，因而在互联网领域有着重要的意义。

网格搜索法源于组合优化技术，其核心思想是枚举出某个空间中所有可能的出解，然后以某种评价准则度量各种解，并寻求最佳出解。

一般来说，可以使用函数的参数空间组成一个网格，并在每个网格点处测试样本，然后根据测试得出的性能结果进行比较，最终确定最有效的参数组合，实现最优性能。

在网格搜索算法中，一般要考虑多因素，由于各参数间可能存在复杂的关系，因此在参数搜索时很有可能陷入局部最优解，此时就需要使用网格搜索算法以实现近似全局最优解。

目前，网格搜索算法在互联网领域被广泛应用，例如在机器学习模型的超参数优化中，用网格搜索算法搜索参数组合，从而提升模型性能；在搜索引擎中，网格搜索也得到了广泛应用，可以使用网格搜索算法优化搜索引擎的召回和排序；再如互联网广告中也在使用网格搜索，以改善广告的投放策略等。

总的来说，网格搜索算法在互联网领域的应用极为广泛，它可以实现近似全局最优解，有效确定参数最优组合，提升模型性能，改善搜索引擎召回和排序等，因此拥有重要意义。

计算机应用研究JisuanjiYingyongYanjiu

算法研究探讨
ＣＰＳ中的一种ＫＩＤ组合优化算法刘斌，程良伦（１７）基于ＬＤＡｗＳＶＭ模型的文本分类研究李锋刚，梁钰，ＧＡＯＸｉａｏｚｈｉ，ＺＥＮＧＥＲＫａｉ（２１）基于遗传算法的云服务商伙伴选择问题研究康艳芳，聂规划，陈冬林，付敏（２６）Ｎｕｍ近邻方差优化的Ｋｍｅｄｏｉｄｓ聚类算法谢娟英，高瑞（３０）基于本体的“两型社会”建设决策问题分析的云服务框架胡东滨，曾钊伟（３５）基于高性能计算的ＳＷＡＴ参数敏感度分析并行框架李强，陆忠华，王彦蓀，陈曦，罗毅（４１）Ｌ空间和Ｐ空间模型下的树状结构网络陈希，钱江海，韩定定（４５）基于分布式粗粒度并行计算的遗传规划算法研究李志坚，吴晓军，任哲坡，欧小波（４８）基于多ａｇｅｎｔ的移动数据库事务级同步复制模型研究余文涛，李立新，余文彬，王魁（５１）基于全局收敛多维牛顿迭代法的飞行配平算法研究吴成富，程鹏飞，段晓军，郭月（５６）台风最大风速预测的高斯过程回归模型王鑫，李红丽（５９）穿戴位置无关的手机用户行为识别模型范琳，王忠民（６３）基于负载均衡的ＭａｐＲｅｄｕｃｅ后备任务上限自适应算法李燕歌，张治斌，王娜（６７）基于一种新的正交优化的群智能优化算法韩义波，韩璞（７１）分子标记多位点排序的并行计算蒋安纳，徐逸卿，董程玲，童春发（７５）基于社会网络的群体情绪模型殷雁君，唐卫清，李蔚清（８０）基于社会网络的农村群体负面情绪传播机制李从东，洪宇翔（８５）基于分数阶傅里叶变换的两步运动补偿ＣＳ算法谭鸽伟，潘光武，林薇（８９）基于概念格模型的代数系统应用分析徐旭光，欧毓毅，凌捷（９３）基于网格密度和引力的不确定数据流聚类算法邢长征，温培（９８）
网络与通信பைடு நூலகம்术

一种基于效用最优的计算网格资源调度算法

ＳｍｕａｏｅｕｔｓｏｔａｕｒｐｓｄａｇｒｈｒｖｄｓｌｅｉｌｌｕｉｔｓｔａＯｔｍｅｏｔｚｔｎａｇｒｈ．ｉｌｔｎｒｓｓｈｗｔｒｐｏｏｅｏｉｍｐｏｉｅｆｒｗｔｎｏ￣ｔｉｉｈｎＣＳｔｐｍｉａｏｏｉｍｉｌｈｏｌｔｉｔｈｌｅ－ｉｉｉｌｔＫｅｒｓｏｕａｉｎｄｔｔｕｃｉｎｅｏｒｅｓｈｕｉｇｈｕｉｔｇｒｈ；ｔｋｆｒｎｙｗｏｄ：ｃｍｐｔｔａｏｌ；ｕｉｙｆｔ；ｒｓｕｃｃｅｌ；ｅｒｓｃａｏｔｉｌｎｏｄｎｉｌｉｍｓａ－ａｍｉｇ
的。将市场机制应用于网格资源分配的研究中，有影响力的
一
１资源调度问题的描述
Ｍａ．２ｏｒ０７
种基于效用最优的计算网格资源调度算法
余建军，月斋，明霞郑杨（江工业大学浙西分校信息与电子工程系，江衢州３４０浙浙２００）
（ｊ９１１ｏｕｃｒ；ｊ７１１１６ｃｎ）ｙ６１２＠ｓｈ．ｏｙ６１２＠２．ｏｊｎｊ
（ｅｒｅｔｆＩｏａｏＤｐｔｎｏｎｒｔｎ＆ＥｅｒｉＥｇｅｒｇｅｒｃ，ａｍｆｍｉｌｔｎｎｉｅｎ，ＷｓＢａｈｆｚｃｏｃｎｉｔｎｏ
Ｑｚｏｈ￣ｇ３４０，Ｃｉ）ｕｈｕＺｅｎ２００ｈｎｊａ
Ａｂｔａｔｏｃｒｉｇｔｅｔｅａｄｂｄｅｅｔｃｉｎｉ０ｒｅｓｈｄｌｇａｕｌｙｆｎｔｎｍｏｅａ８ｐｏｏｌｂｓｒｃ：ＣｎｅｎｎｈｉｎｕｇｔｒｓｒｔｎｎＩｏｃｅｕｉ．ｔｉｕｃｉｄｌｌｒｐ￣ｙｍｉｏｌｎｉｔｏｒｄ

基于动态粒子群优化的网格任务调度算法

ｊｍｕｏｃｌｐｉｕｉｆｃｖｙａｉａａｔｉｔ．ＥｐｒｅｔｓｌｓｏｓｈｔｈｒｐｓｄａｏｔｍＣｌＳｌｅｕｐｏｔｆｏａｏｔｍｗｔｅｆｔｅｎｍｃｄｐａｌｙｘｅｍｎａｒｕｔｈｗａｔｅｏｏｅｌｒｈｌｏｌｍｈｅｉｄｂｉｉｌｅｔｐｇｉａｖｔｅｓｈｄｌｇｐｏｌｆｅｒｇｎｏｓｒｅ — ｓ，ｎａｔｅａｖｎｇｆｏｄａｐ！ｔｎｖｌｅｈｃｅｕｎｒｅｏｔｏｅｅｕｉｍｔｔｋａｄｈｓｈｄａｔｅｏｏｐｌａｏａ．ｉｂｍｈｅｇｄａａａｇｃｉｕ
Ｎｏｅｃｅｕｉｇａｇｒｔｍａｅｎｄｎｍｉａｔｃｅｓｒｏｔｚｔｏｖｌｓｈｄｌｌｏｉｎｈｂｓｄｏｙａｃｐｒｉｌｗａｍｐｉａｉｎｍｉ
ＬＵＢ — ｏＩｏｔ，ＬＵＪｎｇａｇａＩｉ—ｕｎ
第２８卷第３期
２ｌ０１年３月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｓａｃｆＣｍｐｔｒｃｏ
Ｖ０．８Ｎｏ３１２．Ｍａ．２ｌｒ０１
基于动态粒子群优化的网格任务调度算法米
（．ＣｌｇｏｑｕｒＳｉｃ１ｏｌｅｏｎ）ｅｃｎｅ＆Ｔｃｎｌｙ，ｕａｎｅｓｙｏｒｅｆＣｔｅｅｏｏＨｎｎＵｉｒｔｈｇｖｉｆＡｔＳｉｃ，ＣａｇｅＨｎｎ４５０，Ｃｉ２ｅｔｆＣｍｕｅｓ＆ｃｎｅｈｎｄｕａ１００ｈｎｅａ；．Ｄｐ．ｏｏｐｔｒ

基于网格的最优网格数据过滤机制研究及实现

，ＬＨＡ的一个重要特征
ｌ引言
高层体系结构（ｉｅｅＡｃｉｃｕｅＨｇＬｖｌｒｈｔｔｒ）的提出标志着ｈｅ分布交互式仿真技术从刚开始仿真间缺少互操作性及可重用性的阶段，发展到了一个可以将单个仿真应用连接起来构
，
ｍｅｈｎｓａｉｓｔｅｐｒｏｅｏｅｄｔｉｒｕｉａａｅｎｅｌｃｅｗｒｙｅｕｉｇｔｅｑａｔｙｃａｉｍｒｌｅｕｐｓｆｈａａｓｂｔｎｍｎｇｍｅｔｎｔａｎｔｏｋｂｄｃｎｕｉｅｚｈｔｄｔｉｏｉｈｏｌｒｈｎｔ
（福州大学福建省空间信息工程研究中心、数据挖掘与信息共享教育部重点实验室，福建福州３００）５０２摘要：该文总结了高层体系结构（Ｌ／Ｔ）ＨＡＲＩ中数据分发管理（ＤＤＭ）目前常用的几种机制，并分析对比了它们各自的优缺点。在此基础上给出了基于网格技术的最优网格的数据过滤机制（ｅｔｒ —ＢｓｄＦｌｒｇ的实现方法，出了它的理Ｂｓ —Ｇｉｄａｅｉｉ）ｔｎｅ给论模型及其计算公式，并将这种数据过滤机制运用于森林协同灭火子系统中。通过试验验证，最优网格数据过滤机制实现了高层体系结构中数据分发管理在局域网上数据过滤的高效性，效地减少了网络的冗余负载量提高了带宽的有效利用，有进而满足了交互仿真的实时性与逻辑正确性。关键词：高层体系结构；运行支撑环境；数据分发管理；网格；最优网格
ｃｍｐｒｈｉｄａｔｇｓａｄｄｓｄａｔｇｓｈｎａｄｔｉｔｂｔｏｔａｅｙｉｐｏｏｅｏａｅｔｅｒａｖｎａｅｎｉａｖｎａｅ．Ｔｅａａｄｓｒｕｉｎｓｒｔｇｒｐｓｄ，ａＤＤＭｄｌａｄｉｓｍｏｅｍｅｎｔｅＢｅｔ・ｉｉｅｎｃａｉｍｓｄｖｌｐｄａｄｔｅｗａｆｈｗｏｃｍｐｔｒｔｅａｐｏｒｔｉｅｏｉｄ — ｈｓ・ＧｒＦｌｒｇｍｅｈｎｓｉｅｅｏｅｈｙｏｏｔｏｕｅｈｐｒｐａｅｓｚＧｒ — ｄｔｉｎｉｆＣｌｉｉｅ．Ｔｅｉｌｒｎｃａｉｍｓｕｅｏｈｙｔｍｏｅｔｆｅｆｈｉｇｅｌｓｇｖｎｈｎｔｓｆｔｉｇｍｅｈｎｓｉｓｄｆｒｔｅｓｓｅｏｆｒｓｒｇｔ．Ｔｈｏｇｈｅｔｔｉｈｉｅｆｉｉｎｒｕｈｔｅｔｓｈｓ

人工智能自然语言技术练习(习题卷9)

人工智能自然语言技术练习(习题卷9)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共45题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]如何理解NNLM这个模型，它是一个什么样的模型A)基于统计的语言模型B)基于神经网络的语言模型C)预训练模型D)编解码模型2.[单选题]文本文件中存储的其实并不是我们在编辑器里看到的一个个的字符，而是字符的（）。

A)内码B)外码C)反码D)补码3.[单选题]数据可视化data visualization，导入_哪个包？A)A: sklearn.linear_modelB)B: sklearn.model_selectionC)C: matplotlib.pylabD)D: sklearn.metrics4.[单选题]dropout作为常用的函数，它能起到什么作用A)没有激活函数功能B)一种正则化方式C)一种图像特征处理算法D)一种语音处理算法5.[单选题]以下四个描述中，哪个选项正确的描述了XGBoost的基本核心思想A)训练出来一个一次函数图像去描述数据B)训练出来一个二次函数图像去描述数据C)不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一个树，其实是学习一个新函数f(x)，去拟合上次预测的残差。

D)不确定6.[单选题]下列关于 LSTM 说法不正确的是( ）。

A)通过改进使 RNN 具备避免梯度消失的特性B)LSTM 只能够刻画出输入数据中的短距离的相关信息，不能够捕捉到具有较长时间间隔的依赖关系C)LSTM 神经网络模型使用门结构实现了对序列数据中的遗忘与记忆D)使用大量的文本序列数据对 LSTM 模型训练后，可以捕捉到文本间的依赖关系，训练好的模型就可以根据指定的文本生成后序的内容C)1D)x8.[单选题]以下不是语料库的三点基本认识的是A)语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现出的语言材料。

B)语料库是以电子计算机为载体承载语言知识的基本资源，并不等于语言知识。

correlation-based feature selection算法

基于关联规则的特征选择算法（correlation-based feature selection）是一种经典的过滤器模式的特征选择方法。

该方法主要对单一特征对应于每个分类的作用进行评价，从而得到最终的特征子集。

特征必须是离散的随机变量，如果是数值型变量，需要首先执行指导的离散化方法来进行离散化特征。

此外，还有最小冗余最大相关性（MRMR）、马尔科夫覆盖过滤器（MBF）、快速基于相关性的特征选择（FCBF）以及relief-F算法等基于相关性的特征选择方法。

以上内容仅供参考，如需更多信息，建议查阅相关文献或咨询专业人士。

基于改进的网格搜索法的SVM参数优化

基于改进的网格搜索法的SVM参数优化支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种广泛使用的监督学习算法，用于分类和回归问题。

在SVM中，参数的选择对于模型的性能至关重要。

一种常用的方法是使用网格来寻找最佳的参数组合。

然而，传统的网格法存在计算复杂度高的问题。

本文将介绍基于改进的网格法的SVM参数优化，并讨论其优势和局限性。

传统的网格法是通过遍历给定的参数组合空间来选择最佳的参数组合。

然而，当参数空间很大时，这种方法的计算复杂度会呈指数级增长。

为了解决这个问题，我们可以采用改进的网格法。

改进的网格法使用迭代的方法来寻找最佳的参数组合。

具体而言，它首先选择一个初始参数组合，并在其周围进行。

然后，在过程中，逐步调整参数组合，并比较它们的性能。

这样，我们可以根据已知的结果来选择下一个参数组合进行。

通过这种方式，我们可以减少空间，从而降低计算复杂度。

改进的网格法的优势是可以更快地找到最佳的参数组合，并减少计算复杂度。

此外，它可以根据先前的结果动态调整参数范围，从而更好地适应不同的数据集。

此外，改进的网格法还可以根据不同的性能指标来选择最佳的参数组合，从而更好地满足需求。

然而，改进的网格法也存在一些局限性。

首先，它可能会在局部最优解附近徘徊，而忽略了全局最优解。

其次，由于在过程中依赖于先前的结果，在一些情况下可能会导致偏向一些参数组合，而忽略其他可能的组合。

此外，改进的网格法还可能存在过拟合的问题，特别是在训练数据集较小或噪声较多的情况下。

为克服改进的网格法的局限性，我们可以采用以下方法。

首先，我们可以使用交叉验证来评估每个参数组合的性能，并选择性能最好的组合。

其次，我们可以使用更复杂的算法，例如遗传算法或模拟退火算法，以更好地参数空间。

此外，我们还可以将改进的网格法与其他优化算法相结合，以充分利用它们的优势。

综上所述，改进的网格法是一种快速有效的SVM参数优化方法。

它可以大大减少计算复杂度，并根据先前的结果来动态调整参数范围。

网格系统优化提升大规模数据处理效率的技巧

网格系统优化提升大规模数据处理效率的技巧随着大数据时代的到来，数据的规模正在以前所未有的速度增长。

在这个背景下，如何高效处理海量数据成为了各个领域的热门问题。

网格系统作为一种分布式计算的解决方案，在大规模数据处理中发挥着重要的作用。

本文将重点探讨网格系统优化，以提升大规模数据处理效率的技巧。

一、网格系统概述网格系统是一种分布式计算系统，通过将计算任务划分成多个小任务，由多个节点进行并行处理，从而提高计算效率。

网格系统具有高可靠性、高可扩展性和高性能的特点，适用于大规模数据处理。

二、网格系统优化的重要性在处理大规模数据时，优化网格系统是提高处理效率的关键。

只有充分利用网格系统的优势，才能高效地处理海量数据。

优化网格系统包括优化任务调度算法、优化通信机制、优化资源管理等方面。

三、网格系统优化的技巧1. 任务调度优化任务调度是网格系统中的核心环节，优化任务调度可以更好地利用系统资源，提高处理效率。

为了实现优化任务调度，可以采用以下技巧：- 合理划分任务：根据任务的特性和处理要求，将大任务划分为多个小任务，提高并行处理的效率。

- 动态调度策略：根据任务的优先级和系统负载情况，动态地分配任务，提高系统的负载均衡性。

- 数据本地性优化：将数据与任务尽可能放在同一个节点上，减少数据传输的延迟，提高任务执行效率。

2. 通信机制优化在网格系统中，节点之间的通信是必不可少的，优化通信机制可以加快节点之间的数据传输速度，提高系统的整体性能。

以下是一些通信机制优化的技巧：- 减少通信频率：通过合并通信任务，减少节点之间的通信次数。

- 数据压缩：对通信数据进行压缩，减小数据传输量，降低通信延迟。

- 异步通信：采用异步通信方式，允许任务在通信过程中进行其他计算，提高系统的并行性能。

3. 资源管理优化资源管理是网格系统中的关键环节，优化资源管理可以充分利用系统资源，提高处理效率。

以下是一些资源管理优化的技巧：- 动态资源分配：根据任务的需求和节点的负载状况，动态地分配资源，提高资源利用率。

优化参数选择的网格搜索方法

优化参数选择的网格搜索方法在机器学习领域中，参数调优是非常重要的一步，它能够帮助我们找到最佳的模型性能。

其中，网格搜索是一种经典的方法，它通过遍历给定范围内的所有参数组合，来找到最优的参数组合。

然而，网格搜索也存在一些问题，比如计算复杂度高、搜索空间大等。

因此，我们需要对网格搜索方法进行优化，以提高搜索的效率和准确性。

在优化参数选择的网格搜索方法中，我们可以采取以下几种策略：1. 缩小搜索空间传统的网格搜索会遍历所有可能的参数组合，但实际上，并不是所有的参数组合都是有效的。

我们可以通过先对参数进行初步的取值范围估计，然后采取缩小搜索空间的策略。

通过观察上次搜索的结果，我们可以根据模型性能的变化情况，进一步缩小参数的取值范围，减少无效搜索。

2. 随机化搜索传统的网格搜索是按照预定顺序遍历所有可能的参数组合，因此可能会遇到一种情况：优秀的参数组合在搜索顺序中的较后位置，导致搜索过早终止而错过了最佳的参数组合。

为了解决这个问题，我们可以采用随机化搜索的策略，即在搜索中随机选择参数组合，并计算模型性能。

通过多次随机搜索，我们可以增加找到最佳参数组合的机会。

3. 并行化搜索网格搜索是一种串行操作，即一次只能搜索一个参数组合。

但是，现在的计算机系统都是多核的，我们可以利用并行化的技术来加速搜索过程。

通过并行化搜索，我们可以同时计算多个参数组合的模型性能，以提高搜索效率。

比如可以使用多线程或分布式计算等方法来并行计算不同的参数组合。

4. 优化评价指标传统的网格搜索通常使用某个预先定义的评价指标来评估参数组合的性能，例如准确率、精确率、召回率等。

然而，不同的任务可能对评价指标有不同的要求。

因此，我们可以根据具体的任务需求，定义新的评价指标来优化参数选择的过程。

例如，在处理不平衡数据集时，可以使用F1-Score、AUC-ROC等评价指标来评估模型性能。

5. 使用启发式算法除了传统的网格搜索方法，我们还可以借鉴启发式算法来优化参数选择过程。

lstm超参数优化原理

lstm超参数优化原理LSTM超参数优化原理简介LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），主要用于处理序列数据。

在使用LSTM进行模型训练时，设置合适的超参数是至关重要的。

本文将从浅入深地介绍LSTM超参数的优化原理。

超参数的重要性LSTM的性能和训练效果受超参数的选择影响很大。

恰当选择超参数可以提高模型的准确性、泛化能力和训练效率。

下面是一些常见的LSTM超参数：•隐层的单元数（hidden units）•学习率（learning rate）•循环次数（epochs）•批次大小（batch size）超参数优化方法初级方法1.手动调优：根据经验和直觉，手动选择超参数的值。

这种方法费时费力，且很难找到最优参数组合。

2.网格搜索：选择超参数的候选值组成的网格，对每一种组合进行训练和测试，得到最优的组合。

网格搜索的缺点是计算量大，不适用于超参数较多的情况。

高级方法1.随机搜索：在超参数的候选空间中随机选择参数组合，进行训练和测试。

相比网格搜索，随机搜索可以在更短的时间内找到较优的参数组合。

2.贝叶斯优化：使用贝叶斯方法建立超参数和模型性能之间的映射关系，通过不断更新先验信息来逐步收敛到最优解。

贝叶斯优化在较大的超参数空间中表现良好。

实践经验1.超参数的选择应基于问题的特性和数据集的规模。

更复杂的模型可能需要更多的隐藏单元，而较小的数据集可能需要较小的学习率。

2.运用交叉验证来评估超参数的结果，避免过拟合。

3.尝试不同的优化算法，例如Adam、SGD等，以找到最适合的优化器。

4.可以使用自动化的超参数优化工具，如Hyperopt、Optuna等，来加速超参数优化过程。

结论LSTM超参数的优化对于模型的性能和训练效果至关重要。

从简单的手动调优到高级的贝叶斯优化方法，根据数据集和问题的特性选择合适的超参数优化方法是提升模型性能的关键。

通过实践和经验总结，找到最优的LSTM超参数组合，能够优化模型的准确性和泛化能力，提升训练效率。

基于智能算法的网格计算平台设计与优化

基于智能算法的网格计算平台设计与优化一、概述随着科学技术不断的发展，数据量的爆炸式增长，网格计算逐渐被视为解决大数据计算方案的一种重要技术手段。

网格计算平台的设计依靠智能算法也成为了实现优化的关键。

本文将针对基于智能算法的网格计算平台进行详细介绍。

二、网格计算平台架构1. 网格计算平台概述网格计算作为大规模计算的一种形式，通常由一组分布式计算机集群互联组成，可以共同完成较大的数据计算任务。

网格计算平台通常是由若干台计算机组成，主要包括计算节点、数据节点、控制节点和用户节点四部分。

其中控制节点对整个计算平台进行管理、调度和控制，计算节点是实现计算任务的核心部分，数据节点主要存储计算所需的数据和结果，用户节点则提供给用户进行交互处理。

2. 网格计算平台架构网格计算平台的设计需要考虑到相互之间的协作交互，同时需要保证数据在计算节点到数据节点、用户节点之间进行传送过程中的可靠性和安全性。

一般网格计算平台结构如下图：其中，用户节点和计算节点之间通过控制节点进行联系和调度，数据节点的作用是进行数据的存储和缓存，防止数据丢失和重复传输。

三、基于智能算法的网格计算平台优化1. 基于遗传算法的资源调度优化遗传算法是一种仿生学思维的演化算法，将自然界进化过程中的适应度和基因形态理论结合在一起，通过对种群的交叉、变异、选择等操作不断寻找最优解。

在网格计算平台优化中，遗传算法可以用于优化资源的调度。

通过遗传算法的优化调度，可以缩短任务等待的时间，减少计算资源的占用，提高平台的计算效率。

2. 基于粒子群算法的负载均衡优化粒子群算法是一种基于群体智慧思想的算法，模拟鸟群寻食的行为，通过对一群粒子的位置和速度的更新不断寻找全局最优解。

在网格计算平台优化中，粒子群算法可以用于负载均衡的优化。

通过对计算节点和数据节点进行负载均衡的优化，可以使得计算任务分配更加均匀，从而提高整个平台的性能表现。

3. 基于蚁群算法的路径优化蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物路径的算法，通过对蚂蚁的移动跟踪以及信息素的更新寻找最优解。

PowerBI中的数据安全性和权限控制

PowerBI中的数据安全性和权限控制PowerBI是一种强大的商业智能工具，广泛应用于数据分析和可视化。

然而，随着数据泄露和安全威胁的增加，数据安全性和权限控制在PowerBI中变得越来越重要。

为了保护敏感数据免受未经授权的访问和滥用，PowerBI提供了一系列的安全功能和权限控制机制。

一、数据安全性在PowerBI中，数据安全性是指确保敏感数据的机密性、完整性和可用性的措施。

PowerBI通过以下方式保证数据安全性：1. 数据加密：PowerBI使用行业标准的加密算法来保护数据。

在数据传输过程中，PowerBI使用SSL/TLS加密保护数据的传输安全；在数据存储过程中，PowerBI使用AES加密算法对数据进行加密，确保数据的机密性。

2. 受信任的数据源：PowerBI允许用户从多个受信任的数据源中导入数据，以确保数据的安全性和准确性。

用户可以选择连接到各种数据库、云服务或其他数据源，并通过PowerBI网关建立安全的连接。

3. 数据遮蔽：在PowerBI中，数据遮蔽是一种基于权限的动态数据过滤机制，可以确保敏感数据只对授权用户可见。

通过数据遮蔽，管理员可以根据用户角色和权限对数据进行细粒度的控制，防止未经授权的用户访问敏感信息。

二、权限控制权限控制是PowerBI中保护数据免受未经授权的访问和滥用的关键机制。

PowerBI提供了以下权限控制功能：1. 用户权限管理：PowerBI允许管理员为不同的用户分配特定的权限和角色。

通过在PowerBI服务中设置用户权限，管理员可以控制用户对数据集、报表和仪表板的访问权限。

管理员还可以对用户进行分类，并为每个分类分配不同的权限，以确保敏感数据只被授权人员访问。

2. 行级别安全：行级别安全是一种数据过滤机制，可以根据用户的角色和权限只显示特定的行数据。

通过行级别安全，管理员可以为不同的用户设置不同的行过滤器，以确保用户只能看到其具有权限的数据。

这种细粒度的权限控制机制可以帮助组织防止敏感数据的泄露。

动态网格全局优化算法研究

动态网格全局优化算法研究随着科技的不断进步，人们对计算机算法的需求也越来越高。

动态网格全局优化算法是一种应对高维数据集时的有效方法。

该算法不仅能够减少运算时间，还能提高计算精度。

本文将从动态网格大维度数据集的优化需求、动态网格全局优化算法原理、算法实现、算法优缺点及未来发展等方面进行探讨。

一、动态网格大维度数据集的优化需求传统算法在处理大维度数据集的时候，由于数据量庞大会使得计算时间不断增加，而且结果可能不尽如人意。

准确性的降低进而会影响效果的准确度。

此时就需要使用全局优化算法，该算法通过优化问题的解，使问题得到最快的响应速度。

动态网格全局优化算法有助于解决高维数据集优化问题。

在这种情况下，数据集的维度变得异常高。

因此，为了观察它们的内部和隐藏特征，需要对它们进行某种形式的优化。

这样可以使数据的特点更容易被发现，并且简化整个数据集的特征。

二、动态网格全局优化算法原理动态网格全局优化算法的原理是通过使用网格来代表解空间中的点。

然后使用网格进行优化问题的搜索。

在该算法中，网格的大小和位置都可以与该问题的数据特征相适应。

该算法将属于该问题的所有解分割成不同大小和分辨率的格子，每个格子都包含一个点，该点可能是最佳点。

如果要进行搜索，则需要处理大量的点。

由于在大多数情况下，这些点之间的距离可能非常接近，因此可以大大减少搜索的时间并提高结果的准确性。

三、算法实现为了实现动态网格全局优化算法，需要满足以下几个条件：1. 选择网格参数。

网格参数包括网格大小，网格形状和网格分辨率等。

这些参数应该与该问题的特性相适应。

2. 定义全局优化函数。

全局优化函数应该能够对问题的解进行评价，并返回最佳结果。

3. 执行网格搜索。

在该算法中，网格搜索可以在全空间中移动，并对每个网格单独评估其质量。

四、算法优缺点动态网格全局优化算法的优点是：1. 在高维度数据集的情况下，该算法可以很好地克服运算时间过长或模型不准确的问题。

2. 该算法的实现方法相当简单，可以通过调整网格大小和分辨率来达到最佳优化结果。

NDIS数据过滤的实现及应用

NDIS数据过滤的实现及应用
李宇飞;关钦;李豪;蔡志豪
【期刊名称】《信息网络安全》
【年(卷),期】2013(000)004
【摘要】为了实现网络通信中的数据过滤,利用Windows网络驱动程序接口规范(NDIS)提供的标准开发接口,文章在分析比较几种实现方案后,选取内核实现方案,即在数据链路层与网络层之间添加中间层,从而实现数据过滤.以IP地址作为对象进行测试,结果显示能够很好地限制其他电脑对本主机的访问,证明该方案可行且稳定.在此基础上,文章还预测了该方案的应用前景.
【总页数】4页(P46-49)
【作者】李宇飞;关钦;李豪;蔡志豪
【作者单位】西安电子科技大学通信工程学院,陕西西安710071;西安电子科技大学通信工程学院,陕西西安710071;西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071;西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.CDMA2000 1x EV-DO网络分组域监测系统数据过滤模块实现 [J], 卢叶舟;张治中;陈祥;潘勇
2.GPRS网络Gb/Gn接口数据过滤与分流的实现 [J], 席兵;韩盈盈
3.基于网格的最优网格数据过滤机制研究及实现 [J], 冯晓刚;陈崇成;唐丽玉
4.NDIS驱动程序研究和基于NDIS网络监测程序实现 [J], 孙华领; 顾景文
5.终端匿名器数据过滤模块的分析与实现 [J], 周彦伟;吴振强;肖梁;王宁
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的公布和订购来完成，联邦成员只接收其公布的感兴趣的数

据。但由于这种过滤机制得到的不只是特定对象实例的更新值，因此仅适用于规模较小的联邦或每一类实体数目很少的
联邦。
Ｉｆｓｕｔｒ，Ｔ）￣ｎｒｔｃｕｅＲＩＪ务器实现。ａｒ］根据联邦对象模型（ｅｅａｏＦｄｒｔｎｉ
ｐｐｒｐｏｏｓｓａｄｎｍｉａａｆｌｒｎｅｈｎｓｂｓｄｏｅｔｇｉａｄａａｙｓｓｔｅｒｌｔｏｈｐｂｔｅｉｅｏｒｄｃｌｕｎｉｙｏｒｎａｅｒｐｅｙａｃｄｔｔｉｇｍｃａｉｍａｅｎｂｓ — ｒｄ，ｎｎｌｅｈｅａｉｎｓｉｅｗｅｎｓｚｆｇｅｌｉｅｉ，ｑａｔｆｇｄｉｔｉｕｄｔｒａａｄｕｎｃｓａｙｉｆｒｔｏ．ｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｓｏｔａｅｍｅｈｎｓｃｎｉｐａｅａｅｎｎｅｅｓｎｏｍａｉｎＥｘｅｒｉｎａｅｕｔｈｗｔｃａｉｍａｍｐｒｖｈａｅｏａａｆｌｅ，ｅｕｅｃｎｕｅｏｈｈｔｈｏｅｔｅｒｔｆｄｔｉｒｒｄｃｏｓｍｆｔｅｔ
ＳＵＮｉＣＡＯｏｑｎＲｕ，Ｙａ－ｉ（ｐ．ｆｏｕｅ，ｈｅｏｄＡｒｌｒｎｉｅｒｇＩｓｔｔ， ’ １０５ＤｅｔｏｍｐｔｒＴｅＳｃｎｔｌｙＥｇｎｅｎｔｕｅＸｉｎ７０２）Ｃｉｅｉｎｉａ
［ｙｗｏｄ｜ＨｉｈＬｖｌｒｈｔｃｒ（Ｌ；ｙａｃａａｆｔｉｇｍｅｈｎｓｂｓｇｉＫｅｒｓｇｅｅｃｉｔｅＨＡ）ｄｎｍｉｄｔｉｅｎｃａｉｍ；ｅｔｒＡｅｕｌｒ — ｄ
１概述
高层体系结构（ｉｈＬｖｌｒｈｔｃｒ，Ｌ）ＨｇｅｅＡｃｉｔｅＨＡ为解决仿真ｅｕ系统的可扩展性提供了有效途径，它采用客户端／服务器模式，成员之间的数据交换由运行支撑系统（ｕＴｍｅＲｎｉ
中分号Ｐ１圈类ｔ３Ｔ９
种基于最优网格的动态数据过滤机制
孙睿，曹耀钦
（第二炮兵工程学院计算机系，西安７０２）１０５
摘
要：数据过滤机制是数据分发管理的核心，直接影响数据分发管理效率。该文提出一种基于最优网格的动态数据过滤机制，分析网格
ＯｊｃＭｏｅ，Ｏ的规定，Ｔ在仿真运行过程中匹配成员ｂｅｔｄｌＭ）ＦＲＩ之间的供需关系，建立成员之间有效的信息交互和传递机制０２Ｌ作为新一代分布交互式仿真标准，其重要特征１１－。ＨＡ
（）２基于区域的数据过滤机制，是一种简单直观的过滤Ｊ
单元大小与更新区域网格数量、冗余信息数量的关系。实验结果表明，该机制可以提高数据过滤效率，降低系统开销并缩短仿真时间，实
现了交互仿真的有效性、实时性和实用性。关健词：高层体系结构；动态数据过滤机制；最优网格
ＤｙａｉｔｌｅｉｇＭｅｈｎｓｓｄｏｓ－ｒｄｎｍｃＤａａＦｉｒｎｃａｉｍＢａｅｎＢｅｔｇｉｔ
机制，采用完全匹配方式，即每个更新区域都必须与所有定
购区域进行匹配以决定是否发送数据。这种过滤方法的过滤
效果虽然最佳，但当定购区域和更新区域数量很大时，区域
匹配的运算量将很大，不适合进行大规模分布式仿真。
之一是使仿真应用和运行支撑环境提供的底层通信功能与基本功能相分离。ＤＯＬ／Ｔ１ＭＳＨＡＲＩ．３提供了联邦管理、声明管理、对象管
理、所有权管理、时间管理、数据分发管理（ｔＤｉｒｕｉｎＤａｓｉｔａｔｂｏ
（）３基于网格的数据过滤方法Ｊ，提供了一种相对简单的确定网络连接的方法，其基本思想是将路径空问划分成粒度相等的网格且每个网格的维数等于路径空间的维数。将区域
第３４卷第ｌ期９
Ｖ１３ｏ．４
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计
算
机
工
程
２００８年ｌ０月
Ｏｃｏｒ２０ｔｂｅ０８
Ｎｏ．９１
ＣｏｐｔｒＥｎｉｅｒｎｍｕｅｇｎｅｉｇ
软件技术与数据库・
一
文编：０＿３８０）ｏ８０章号１０４（０ｌ０ — ３文标码：ｏ＿２２８＿３－献识Ａ