当前位置: 主页> 学科建设> 科学研究

科研方向二:复杂系统与高性能计算

发布时间: 2017-02-07 13:07 访问人数: 1842

本方向主要研究内容和进展如下:

基于复杂系统理论结合高性能计算技术,对地下、地表、地上等时空数据进行科学分析与管理。分析管理数据对象包括:地下油藏静态/动态数据,地表移动轨迹数据以及地上环境数据(如PM2.5排放等)。团队采用高效的现代计算架构(GPGPU),并结合任务调度优化算法,对采集到的地质相关大数据进行数据挖掘相关性分析。创新性的将时间序列自适应分解算法(如经验模态分解算法)与数据挖掘算法结合,从数据中提取知识。将交叉熵算法用于任务调度,并通过线性规划的方法实现计算资源的负载均衡,从而实现整个计算过程的优化和构建;将现代计算架构GPGPU应用于地质数据的处理与挖掘,结合MPI进行GPGPU的层次化并行优化。

1.卫星遥感数据的并行存储和处理模型

在本方向上,2016年度我院主要开展了:物联网隐私知识建模、工作流系统的可重用性分析指标、基于多代理和工作流的地质图件自动综合的概念框架、处理大数据流的数据中心的云技术理论及算法研究。

2.新型高性能计算资源模型和任务模型及其地学应用

在本方向上,2016年度我院主要开展了面向海量地下油藏静态/动态数据、地表移动轨迹数据、地上环境数据以及对地观测数据处理的并行处理系统研究;针对数据密集型计算特征,研究并行计算资源模型和任务模型的研究;将时间序列自适应分解算法(如经验模态分解算法)与数据挖掘算法结合,从数据中提取知识。

3.大数据环境下面向智能演化预测的高性能计算平台研究

在本方向上,2016年度我院主要开展了面向高度计算密集和数据密集型的高性能计算系统的研究、以及数据存储管理与分析方法的研究,以保证满足整个大规模智能演化预测的实时性要求或者避免海量运算所带来的计算瓶颈。

4.资源环境物联网与移动网络

资源环境物联网方向,从传感、传输、数据处理等方面展开了研究。在传感方面,研究了给水管网中水污染传感器的部署问题,软件定义传感网络的节点功能调度问题。在传输方面,以下一代网络为中心,展开了对软件定义网络、网络功能虚拟化、基于云端的无线接入网等方面的研究。在数据处理方面,以面向资源环境物联网数据引用为核心,展开了基于遗传算法的多标签数据分类方面的研究。

027-67883716 地址:湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号北一楼2楼 E-mail:jsjb@cug.edu.cn 邮编:430074