导读:本文包含了聚集计算论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:聚集发展,中卫,科技产业园,软硬件产品,股份有限公司,中国电信,中关村,房名,国家信息中心,叁星
聚集计算论文文献综述
房名名,李晓明[1]（2019）在《中卫云计算产业聚集发展新动力》一文中研究指出本报讯 （ 房名名 实习生 李晓明）今年7月，宏芯信息科技（北京）股份有限公司经过考察论证，将其宁夏公司落户中卫中关村科技产业园。目前，该公司已建成1条宏芯power服务器组装线，年产能1万台，年产值约8亿元。“目前，我们与中国电信依托宁夏政务云平台(本文来源于《宁夏日报》期刊2019-10-28）
杨宇[2]（2019）在《云计算环境下轨迹聚集模式挖掘算法研究》一文中研究指出随着全球定位技术和无线通讯技术的日趋成熟以及基于位置的服务(如社交媒体、地图导航、附近推荐等)迅速发展,产生了海量记录移动对象位置序列和活动信息的轨迹数据,包括时空轨迹数据和语义轨迹数据。这些轨迹数据中蕴含了移动对象的运动规律和行为模式,对其进行分析与挖掘可为公共事件检测、公共交通优化、城市功能区域划分等应用提供支撑。本文研究移动对象聚集模式挖掘算法并在云计算环境下加以实现,取得的成果如下。1.提出了基于簇包含连接的时空轨迹聚集模式挖掘算法CCJMGP(Cluster Containment Join based algorithm for Mining Gathering Pattering from Spatio-Temporal Trajectories)。首先通过聚类获得移动对象簇;接着,利用连接操作识别规模渐增的移动对象群体作为候选聚集模式;最后验证候选模式的正确性。该算法面向时空轨迹数据,着眼于聚集群体的形成过程,利用识别聚集群体的关键操作——簇包含连接完成挖掘工作。为了应对海量轨迹数据挖掘的需求,本文将CCJMGP算法进行了并行化。并行化算法将移动对象簇划分到不同的计算节点中,多个节点同时进行连接操作,提高识别聚集模式的效率。利用真实的轨迹数据集进行实验,结果表明上述算法能够高效且准确地挖掘现实世界中的移动对象聚集模式。2.提出了语义轨迹聚集模式挖掘算法MGPST(Mining Gathering Pattering from Semantic Trajectories)。针对时空轨迹缺少描述移动对象活动信息的特点,将时空轨迹数据同语义信息数据融合生成语义轨迹。该算法面向语义轨迹数据,着眼于聚集群体的聚集状态,分别在语义维度、空间维度和时间维度进行挖掘,挖掘结果具有语义一致性、空间紧凑性和时间持续性。为了应对海量轨迹数据的挖掘需求,本文将MGPST算法进行了并行化。并行化算法将具有语义一致性的移动对象簇分发到相同节点中,多个节点同时识别聚集模式,提高聚集模式挖掘效率。利用真实轨迹数据集进行实验,结果表明上述算法的效率高于CCJGPM算法且挖掘结果具有更好的可解释性。3.开发了轨迹聚集模式挖掘原型系统,以更好地展示聚集模式挖掘结果。该系统包含四个模块,分别是数据预处理、聚集模式挖掘和聚集模式可视化。预处理模块负责时空轨迹预处理、语义轨迹生成等工作;聚集模式挖掘模块利用聚集模式挖掘算法从轨迹数据中挖掘出群体聚集模式;聚集模式可视化模块利用开源地图和图表控件等手段展示挖掘结果多个维度的信息。利用真实的轨迹数据对系统进行测试,结果表明该系统能有效地挖掘真实世界中的聚集模式,并对聚集模式进行可视化。(本文来源于《南京师范大学》期刊2019-03-01）
姚加林,赵思源[3]（2019）在《大型高铁车站最高聚集人数计算模型研究》一文中研究指出通过实名制验证和检票环节对旅客进站时间和车次以及检票通道服务时间进行统计分析,研究高铁车站旅客集散规律;对同一车站不同类别、各出发方向列车的旅客数量进行分析,认为经停同一车站的列车因出发方向的不同,其上车人数存在的差异具有统计学意义;构建适用于高铁车站的最高聚集人数计算模型,并以长沙南站为算例进行计算和分析。(本文来源于《铁道科学与工程学报》期刊2019年01期）
秦瑞红,黄晓亮,黄漫[4]（2019）在《埋地管道易燃易爆介质爆炸极限聚集空腔的计算与分析》一文中研究指出近几年,埋地压力管道安全事故时有发生,这类事故的发生大多是由管道泄漏引起的,其原因主要是埋地管道介质泄漏流入腔体,在腔体内与空气混合形成爆炸气云,遇到明火发生爆炸。可燃气体介质爆炸威力与管道泄漏形成的爆炸气体聚集空腔体积成正比,本文以天然气管道以例,对埋地管道易燃易爆介质爆炸极限聚集空腔进行计算,分析确定管道发生气体泄漏时需要重点监控的最小集聚空腔体积,以期为合理对埋地易燃易爆介质管道实施监控提供依据。(本文来源于《中国设备工程》期刊2019年01期）
曹立强,罗红兵[5]（2018）在《并行科学计算应用中采样数据的聚集I/O》一文中研究指出采样数据的并行I/O制约一些并行应用的运行效率。设计、实现了采样数据的聚集并行I/O方法。该方法在客户端部署采样数据缓存,然后合并数据到输出进程,再存储到文件。为了保障并行程序长时间运行过程中采样数据的存储一致性,该方法在JASMIN框架中监测应用程序的运行状态,当并行程序发生负载平衡或者重启动时刷新或者恢复数据。I/O过程中,进一步使用HDF5的分块I/O提高列存储数据的读写效率。测试表明,新方法不仅具有较好的可扩展性,还能在具有负载平衡与重启动等复杂功能的并行应用中提高采样数据的并行I/O效率7.5倍以上。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2018年09期）
叶玉玲,李文卿[6]（2018）在《高铁客运站最高聚集人数计算方法研究》一文中研究指出高铁客运站最高聚集人数是设计高铁客运站站房规模的主要依据之一,随着高速铁路的不断建设与发展,旅客的出行模式发生了较大变化,高速铁路客运站旅客聚集规律也随之改变。论文在分析现有铁路客运站最高聚集人数研究成果的基础上,对高速铁路客运站最高聚集人数的计算方法进行研究,改进和修正原有的概率计算方法,考虑到列车开行频率、检票人数等因素对高铁客运站聚集人数的影响,认为高速铁路旅客的候车时间分布规律符合对数正态分布,综合建立高速铁路客运站最高聚集人数预测模型,并通过案例计算进行验证。(本文来源于《华东交通大学学报》期刊2018年04期）
孟维韬,马彦敏,朴春慧[7]（2018）在《云计算环境下动态数据聚集算法研究》一文中研究指出为对云环境下动态数据进行管理,防止数据损坏甚至丢失,方便后续利用,需要对云计算环境下动态数据进行聚集;但目前大多数算法都是基于线性时间概率计数的数据聚集算法,这种方法存在占用的存储空间较大,且不能保证动态数据聚集的准确性的问题;为此,提出一种基于粒子群优化算法的云计算环境下动态数据聚集算法,该算法首先对云计算环境中的动态数据结构模型进行分析,完成对云计算环境下动态数据的离散样本频谱特征的计算,实现云计算环境下动态数据聚集样本的特征提取和信息模型构建;针对粒子群算法收敛速度慢的问题,提出利用混沌映射方法对其进行优化,通过生成混沌序列,解决粒子群算法存在的问题,利用粒子群优化算法进行特征聚集,从而完成云计算环境下动态数据聚集算法;实验结果表明,所提算法能够有效提高动态数据聚集的可靠性和稳定性,降低聚集时间,减少所占内存空间,具有较强的实践性,为该领域的发展创造条件。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2018年01期）
武立伟,张健飞,张倩[8]（2017）在《基于光滑聚集代数多重网格的有限元并行计算实现方法》一文中研究指出基于光滑聚集代数多重网格法实现一种用于结构有限元并行计算的预条件共轭梯度求解方法。对计算区域进行均匀划分,将这些子区域分配给各个进程同时进行单元刚度矩阵的计算,并组合形成分布式存储的整体平衡方程。采用光滑聚集代数多重网格预条件共轭梯度法对整体平衡方程进行并行求解,在天河二号超级计算机上进行数值试验,分析代数多重网格的主要参数对算法性能的影响,测试程序的并行计算性能。试验结果表明该方法具有较好的并行性能和可扩展性,适合于大规模实际应用。(本文来源于《计算机辅助工程》期刊2017年06期）
姚超,吴忠庆,孙卫东[9]（2017）在《第一性原理计算高温高压下菱镁矿的状态方程和波速——上地幔底部和下地幔顶部可能存在碳酸盐岩聚集》一文中研究指出地表的碳通过俯冲带到地球深部,并通过火山爆发等去气方式带回地表,形成地球深部碳循环,影响历史上全球大气的二氧化碳浓度。有许多证据表面,在地幔深度碳很可能是以碳酸盐矿物的形式存在。研究这些矿物高温高压下的热力学和弹性性质对我们认识深部碳循环很有意义,菱镁矿是地幔中重要的碳酸盐矿物之一。我们用Wu和Wentzcovitch[1]发展的第一性原理计算弹性的方法,计算了菱镁矿高温高压下的密度和波速数据,计算结果跟已有的常温下实验数据符合。相比于地幔主要矿(本文来源于《2017中国地球科学联合学术年会论文集（十八）——专题38：地球内部挥发分的迁移与作用、专题39：同位素热年代学理论、方法与应用》期刊2017-10-15）
何洋[10]（2017）在《奥氏体钢中氢的扩散与聚集行为的计算研究》一文中研究指出随着石油管线的服役条件越来越苛刻,高含硫介质所造成的腐蚀是影响管道输送可靠性和使用寿命的关键因素,其主要失效形式为氢致开裂和应力腐蚀开裂,为生产安全造成严重的威胁,因此一直以来氢脆是人们关注的重要问题。目前,针对氢脆问题人们提出多种机制试图解释这种现象,如氢致弱键理论,氢压理论,氢降低表面能理论,氢致相变理论以及氢致局部塑性变形理论等,上述用于描述氢脆的理论都有其适用范围和对象。然而,从本质上来讲,氢脆现象是由于氢与金属产生交互作用而引起的,包括了环境介质在金属表面上的吸附和解离行为,氢原子进入金属材料后在基体中的扩散行为以及氢原子对金属变形行为的影响。第一性原理计算方法为研究氢与金属基体交互作用的微观机理提供了一种有效可行的手段。本文采用第一性原理计算方法研究了温度对水/Pt(111)界面和水/Fe(111)界面结构和性质的影响,对比了水分子在惰性金属和活泼金属表面的吸附行为,并研究了H_2S分子在水/Fe(111)界面的吸附和解离机理;其次,研究了氢原子在α-Fe,γ-Fe和ε-Fe叁种不同晶格中的扩散路径,并根据阿仑尼乌斯公式计算了氢原子在叁种晶格结构中的扩散系数;最后,研究了氢原子对γ-Fe层错的作用机理。主要得到以下结果。(1)水/Pt(111)界面中,低温条件下(10K和150K)Pt(111)面上的水分子吸附层保持冰状结构;在300K和450K条件下,水分子虽然在高度方向上发生紊乱,但仍在金属Pt表面的顶位吸附,形成六元环结构,表明Pt(111)表面水分子吸附层的热稳定性较好。随着温度的增加,更多的水分子通过H吸附于Pt表面,形成Pt-H共价键,使得Pt(111)表面功函数随温度的增加而增加。在此基础上,研究发现,在水/Pt(111)界面中,氧化还原中间产物OOH会优先选择在Pt(111)面的t-h-b位置解离。(2)水/Fe(111)界面中,水分子更倾向于以水分子团簇的形式在Fe(111)表面吸附,在基态条件下水分子同样是以六元环冰状结构(H朝上结构)吸附于Fe(111)表面。随着温度的增加,水分子的运动能力增强,从150K开始水分子吸附层在高度方向上的有序性被打乱,450K时水分子在Fe(111)表面发生脱附,表明Fe(111)表面水分子吸附层的热稳定性更差,但是脱附前随着温度的增加,水分子吸附层的有效吸附距离减小,吸附作用增强。H_2S分子在清洁Fe(111)表面分两步解离,其中一次解离(即由H_2S解离为HS和H原子)为控制步骤。而水分子的存在增大了H_2S分子的平衡键长,H-S键作用力减弱,H_2S分子处于解离的活化状态,降低了解离所需克服的能垒,因此更有利于H_2S分子的解离。(3)金属铁具有叁种不同的晶格结构,即面心立方,体心立方和密排六方结构,当氢原子进入金属Fe中,会优先占据体心立方的四面体间隙位置,面心立方的八面体间隙位置和密排六方的八面体间隙位置。通过计算扩散能垒得出,氢原子在体心立方中通过四面体间隙到邻近四面体间隙的路径进行迁移;在面心立方中根据八面体间隙和四面体间隙相互交替的路径进行迁移;在密排六方中通过八面体间隙到邻近八面体间隙的路径进行迁移。根据阿伦尼乌斯方程计算氢原子在叁种晶格结构中的扩散系数为:D_(bcc)=1.379×10~(-4)cm~2/s exp(-1120/T)>D_(fcc)=3.22×10~(-4)cm~2/s exp(-8425/T)>D_(hcp)=6.161×10~(-4)cm~2/s exp(-8830/T)。此外,研究发现,体心立方结构中氢原子在空位和间隙中扩散能垒的差值比面心立方结构中的差值大,这表明体心立方结构中空位对氢原子扩散的影响更明显。(4)层错能决定了面心立方金属的变形机制。在面心立方铁中,完美晶体中氢原子会增加体系的非稳定层错能,阻碍层错的产生;随着空位尺寸的增加,纯铁体系和含氢体系的非稳定层错能均明显减小;双空位簇中氢原子能够使得非稳定层错能减小11%,促进层错的产生,此时有利于ε马氏体的形成,从而引发材料脆化。(本文来源于《中国石油大学（北京）》期刊2017-05-01）
聚集计算论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着全球定位技术和无线通讯技术的日趋成熟以及基于位置的服务(如社交媒体、地图导航、附近推荐等)迅速发展,产生了海量记录移动对象位置序列和活动信息的轨迹数据,包括时空轨迹数据和语义轨迹数据。这些轨迹数据中蕴含了移动对象的运动规律和行为模式,对其进行分析与挖掘可为公共事件检测、公共交通优化、城市功能区域划分等应用提供支撑。本文研究移动对象聚集模式挖掘算法并在云计算环境下加以实现,取得的成果如下。1.提出了基于簇包含连接的时空轨迹聚集模式挖掘算法CCJMGP(Cluster Containment Join based algorithm for Mining Gathering Pattering from Spatio-Temporal Trajectories)。首先通过聚类获得移动对象簇;接着,利用连接操作识别规模渐增的移动对象群体作为候选聚集模式;最后验证候选模式的正确性。该算法面向时空轨迹数据,着眼于聚集群体的形成过程,利用识别聚集群体的关键操作——簇包含连接完成挖掘工作。为了应对海量轨迹数据挖掘的需求,本文将CCJMGP算法进行了并行化。并行化算法将移动对象簇划分到不同的计算节点中,多个节点同时进行连接操作,提高识别聚集模式的效率。利用真实的轨迹数据集进行实验,结果表明上述算法能够高效且准确地挖掘现实世界中的移动对象聚集模式。2.提出了语义轨迹聚集模式挖掘算法MGPST(Mining Gathering Pattering from Semantic Trajectories)。针对时空轨迹缺少描述移动对象活动信息的特点,将时空轨迹数据同语义信息数据融合生成语义轨迹。该算法面向语义轨迹数据,着眼于聚集群体的聚集状态,分别在语义维度、空间维度和时间维度进行挖掘,挖掘结果具有语义一致性、空间紧凑性和时间持续性。为了应对海量轨迹数据的挖掘需求,本文将MGPST算法进行了并行化。并行化算法将具有语义一致性的移动对象簇分发到相同节点中,多个节点同时识别聚集模式,提高聚集模式挖掘效率。利用真实轨迹数据集进行实验,结果表明上述算法的效率高于CCJGPM算法且挖掘结果具有更好的可解释性。3.开发了轨迹聚集模式挖掘原型系统,以更好地展示聚集模式挖掘结果。该系统包含四个模块,分别是数据预处理、聚集模式挖掘和聚集模式可视化。预处理模块负责时空轨迹预处理、语义轨迹生成等工作;聚集模式挖掘模块利用聚集模式挖掘算法从轨迹数据中挖掘出群体聚集模式;聚集模式可视化模块利用开源地图和图表控件等手段展示挖掘结果多个维度的信息。利用真实的轨迹数据对系统进行测试,结果表明该系统能有效地挖掘真实世界中的聚集模式,并对聚集模式进行可视化。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
聚集计算论文参考文献
[1].房名名,李晓明.中卫云计算产业聚集发展新动力[N].宁夏日报.2019
[2].杨宇.云计算环境下轨迹聚集模式挖掘算法研究[D].南京师范大学.2019
[3].姚加林,赵思源.大型高铁车站最高聚集人数计算模型研究[J].铁道科学与工程学报.2019
[4].秦瑞红,黄晓亮,黄漫.埋地管道易燃易爆介质爆炸极限聚集空腔的计算与分析[J].中国设备工程.2019
[5].曹立强,罗红兵.并行科学计算应用中采样数据的聚集I/O[J].计算机工程与科学.2018
[6].叶玉玲,李文卿.高铁客运站最高聚集人数计算方法研究[J].华东交通大学学报.2018
[7].孟维韬,马彦敏,朴春慧.云计算环境下动态数据聚集算法研究[J].计算机测量与控制.2018
[8].武立伟,张健飞,张倩.基于光滑聚集代数多重网格的有限元并行计算实现方法[J].计算机辅助工程.2017
[9].姚超,吴忠庆,孙卫东.第一性原理计算高温高压下菱镁矿的状态方程和波速——上地幔底部和下地幔顶部可能存在碳酸盐岩聚集[C].2017中国地球科学联合学术年会论文集（十八）——专题38：地球内部挥发分的迁移与作用、专题39：同位素热年代学理论、方法与应用.2017
[10].何洋.奥氏体钢中氢的扩散与聚集行为的计算研究[D].中国石油大学（北京）.2017
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