一、支持不规则计算的运行库系统（论文文献综述）
曾庆磊[1]（2015）在《基于Android手机的家居服务遥控终端系统设计》文中研究说明智能家居是以家庭住宅为平台,综合运用计算机、网络通信、综合布线、自动控制等技术为人们提供简单高效、安全可靠、舒适便利的居住环境。智能家居的整体结构中,为用户提供交互信息的控制终端是智能家居系统中的重要组成部分,发挥着不可替代的作用。PC（个人计算机）作为智能家居的控制终端在过去相当长的一段时间内,确实体现出重要的作用,但是在科技时代的浪潮下,移动互联网的迅速发展,带动了移动终端设备（智能手机、平板电脑）的普及。PC端的功能在移动智能设备上也能够实现,智能家居控制终端已逐渐转向更具优势的移动智能终端设备。因此本课题的宗旨就是:以智能手机为硬件平台,以Android操作系统为软件平台,在Eclipse集成开发环境下,设计、开发一套为家居生活服务的软件作为智能家居系统结构中的移动控制终端系统。本课题阐述了智能家居系统结构由移动控制终端,家庭网关服务器,家居设备终端三大部分组成。移动控制终端通过3G、Wi Fi网络与家庭网关服务器实现通信,家庭网关服务器通过家居无线传感网络与家居设备实现数据信息传输。家庭网关服务器作为智能家居系统的信息中转中心,是连接家庭外部网络与内部网络之间的桥梁。通过比较几种主流无线传输技术的优缺点,选择以Zig Bee技术和Wi Fi技术相结合方式组成星型网络拓扑结构来组建智能家居系统家居无线传感网络以实现家庭网关服务器和家居设备终端的数据信息传输。本课题的重点内容是手机终端软件系统的设计与实现。主要工作包括终端软件系统开发环境的搭建与配置,终端系统的结构、界面、功能的设计与实现。终端系统功能模块主要包括了注册登陆、家电控制、家居环境监测、安防警报、家居视频监控几个部分。并且实现了移动终端系统与家庭网关服务器的Socket通信。最后,将开发完成的终端系统安装在Android智能手机上进行性能测试,并根据测试结果进行分析。图41幅,表7个,参考文献50篇。
李广水[2]（2010）在《基于服务的森林资源调查数据挖掘系统的研究》文中提出森林资源调查是林业工作的重要方面,而随着数字化林业的发展,林业基础调查数据的积累呈现快速增长的趋势,如何从海量数据中提取有价值的信息正是林业资源调查数据挖掘所应对的主要问题。在Internet的全球发展战略的影响下,基于WEB服务的应用集成已成为当前及未来信息系统的一个主要趋势,本研究探讨了WEB服务下森林资源调查数据挖掘系统的设计及实现。首先对近年来常用的数据挖掘算法在森林资源调查中的应用进行了归纳总结,概括了不同的挖掘算法在相关领域的应用特点及场景要求,随后对相关技术进行了介绍,在分析了基于WEB服务的数据挖掘模式及其特点的基础上,依据.Net平台分别在不同的模式下开发了数据挖掘的WEB服务：实现属性相关分析的本地数据挖掘和改进的Aprior算法对远程数据的频繁项集的查找,着重研究了针对大数据集的访问、网络资源占用、代码的可伸缩性等方面的系统设计。在此基础上,针对九曲水林场实验区构建了基于小班林分因子调查数据的决策树判定系统,并提出了特征数据集的品质这一概念,在属性约简过程中依此进行了约简阈值的设定,并基于.Net和WSBPEL进行了系统设计；针对决策树构建过程中易于出现数据碎片、子树重复等问题,进一步提出了基于分形维构建特征数据集的方法,分析了依据分形维数和信息增益对冗余属性的删除以及特征集的信息损失对决策树构建的影响；本部分的最后,依据实验数据比较分析了两种决策树归纳的特点。作为服务于大面积区域调查的一个重要数据来源,遥感数据在森林资源调查中的应用占据着越来越重要的位置,为此,基于WCS标准,分别研究了面向服务的遥感数据挖掘模式及其基于工作流的分布式系统架构,并采用.Net体系及WSBPEL流程建模语言,具体设计了一个遥感影像纹理关联规则的挖掘系统。基于此,提出了基于频繁项集的遥感图像特征抽取,该方法首先依据项集的频繁度及空间分布筛选候选频繁项集,再定义每一个频繁项集的空间表达能力值构建特征集。仿真在遥感图像上进行测试检验,针对EM算法对初始设置比较敏感的特点,采用了对同一特征集指定不同聚类数目并比较对数似然值确定最终聚类结果的方法。试验结果表明,本文提出的频繁集对研究区的林区具有较好的判别之后,在分析了支持向量算法的特点及协同训练理论的基础上,依据遥感影像的纹理特征,提出了基于纹理特征值及像素灰度值构建的两个训练集上协同训练支持向量机的算法CTSVMTRS,并具体设计了分布式CTSVMTRS系统。论文主要分析了如何针对一般森林资源调查的事务数据和遥感数据构建基于WEB服务上的数据挖掘系统,从对一些经典算法的系统设计过程中探讨了具体实现过程中的关键技术及算法改进策略,并对相关的设计进行了实验分析,仿真主要从两个方面进行：WEB系统的可行性及改进算法的有效性,实验结果证明了相关的观念,也表明了本研究在林业信息化应用集成方面具有一定的参考价值。
孙守航[3]（2007）在《异构多核处理器OpenMP编译实现与优化》文中指出Cell作为异构多核高性能处理器的典型代表,其编程模型和编译技术近年来成了研究热点,OpenMP作为一种共享存储系统编程语言,支持增量式的并行程序开发,应用广泛。为Cell处理器提供OpenMP编程环境,可降低异构多核处理器的编程难度,提高编程效率。本文研究了将OpenMP移植到异构多核处理器上需要克服的技术难点,从执行模型、单源编译技术、共享存储抽象三个方面突破了在Cell处理器上实现OpenMP编译所需的关键技术,并基于GNU的OpenMP C语言编译器,实现了一个支持Cell处理器的OpenMP编译器,验证了OpenMP在异构多核处理器上的可实现性。为了提高性能,本文通过软件cache技术和代码重叠技术对编译器进行优化。设计并实现了一个支持一致性维护的软件cache,能显着减少对OpenMP共享数据的访问延迟,设计并实现了一个实用的自动代码划分算法,可减少代码分块的切换次数,有效地解决了SPE协处理器上OpenMP并行代码过大的问题。本文对编译器的功能和性能进行了测试。结果表明,该编译器能比较完备地支持OpenMP C语法,经编译后的OpenMP程序能在Cell处理器上获得较高的并行加速比,在保证易编程性的同时,较为高效地利用了Cell处理器的并行计算能力。
任博部[4]（2007）在《航道信息管理平台研究》文中进行了进一步梳理航道信息资源是航道管理及建设的基础，充分利用航道信息资源、实现信息资源的共享，是当前航道信息化建设的重要研究课题。本论文围绕航道信息管理平台的构建及实现技术进行了深入的研究，其主要内容如下：调查研究了航道部门的管理业务和日常业务数据，分析了航道信息的特征，进行了航道信息分类研究；完成了航道信息管理平台的需求分析；论述了航道信息管理平台开发中涉及的相关技术。基于航道信息管理平台的需求分析，确定了航道信息管理平台的开发原则、开发目标、网络构架、功能模块，并对各功能模块进行了详细设计；制定了基于B／S构架的综合航道信息管理平台开发方案。构建了航道中心数据库，对数据库进行了整体的规划，建立了基础数据库的标准模型，为航道业务部门之间的数据共享和后续应用系统的开发奠定了基础。结合先进的网络技术，选用微软的．NET构架，采用C#语言开发了航道信息管理平台，实现了航道基础数据的录入、航道综合管理、航道信息发布等功能。航道信息管理平台的开发应用及完善，将为航道管理部门在信息资源的利用和信息化建设方面提供有效的方法。
王丽宏,胡铭曾,方滨兴[5]（2000）在《支持不规则计算的运行库系统》文中指出本文首先采用检查者／执行者的基本方法，提出了支持不规则计算的运行库ＩＣＲＬ系统的设计方案．然后，对系统中的几个关键问题进行了解决，最后，使用ＩＣＲＬ函数以结点程序给予了示例．
二、支持不规则计算的运行库系统（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、支持不规则计算的运行库系统（论文提纲范文）
（1）基于Android手机的家居服务遥控终端系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 智能家居的发展状况和趋势 |
| 1.2.1 智能家居的发展状况 |
| 1.2.2 智能家居的发展趋势 |
| 1.3 基于Android手机的智能家居优势 |
| 1.4 课题研究内容与论文结构 |
| 1.4.1 课题研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 2 Android平台终端系统开发环境搭建 |
| 2.1 Android平台概述 |
| 2.1.1 Android平台架构 |
| 2.1.2 Android应用程序组成 |
| 2.2 开发环境的搭建 |
| 2.2.1 JDK的安装和环境变量的配置 |
| 2.2.2 Eclipse、Android SDK、ADT的安装和配置 |
| 2.2.3 创建Android SDK模拟器 |
| 2.3 终端系统开发流程 |
| 2.4 终端系统目录剖析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 智能家居整体结构设计 |
| 3.1 移动终端 |
| 3.2 家庭网关服务器 |
| 3.2.1 家庭网关服务器的结构 |
| 3.2.2 家庭网关服务器的功能 |
| 3.2.3 家庭网关服务器的特点 |
| 3.3 家居无线传感网络 |
| 3.3.1 无线传输技术的比较 |
| 3.3.2 无线传输技术的选择 |
| 3.3.3 家居环境无线传感网络的设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 移动终端系统的设计与实现 |
| 4.1 终端系统结构设计 |
| 4.2 终端软件界面设计 |
| 4.3 终端软件功能设计 |
| 4.3.1 登陆注册 |
| 4.3.2 家电控制 |
| 4.3.3 家居环境监测 |
| 4.3.4 安防警报 |
| 4.3.5 视屏监控 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 移动终端系统与家庭网关的网络通信 |
| 5.1 Socket介绍 |
| 5.1.1 UDP协议 |
| 5.1.2 TCP协议 |
| 5.2 基于TCP协议的Socket实现 |
| 5.2.1 网关服务器端Socket实现 |
| 5.2.2 移动终端系统Socket实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 移动终端系统的测试与分析 |
| 6.1 测试平台 |
| 6.2 测试内容与分析 |
| 6.2.1 网络连接测试与分析 |
| 6.2.2 家电控制测试与分析 |
| 6.2.3 家居环境监测测试与分析 |
| 6.2.4 安防警报测试与分析 |
| 6.2.5 视频监控测试与分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文清单 |
| 致谢 |
（2）基于服务的森林资源调查数据挖掘系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 0.1 立题依据及研究的目的和意义 |
| 0.2 研究内容 |
| 0.3 研究方法和技术路线 |
| 第一章 数据挖掘在森林资源调查中的现状及发展趋势 |
| 1.1 基于数据库或数据仓库的数据挖掘系统 |
| 1.2 不同挖掘算法在森林资源调查中的应用 |
| 1.2.1 C4.5或C5决策树 |
| 1.2.2 贝叶斯分类 |
| 1.2.3 回归统计分析 |
| 1.2.4 聚类分析 |
| 1.2.5 其它分析方法 |
| 1.2.6 多方法的结合使用 |
| 1.3 存在的不足 |
| 1.4 构建森林资源调查数据分析服务平台 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 SOA及其发展 |
| 2.2 WEB服务及相关规范 |
| 2.2.1 WEB服务 |
| 2.2.2 XML语言 |
| 2.2.3 SOAP,WSDL,UDDI |
| 2.2.4 WEB服务调用 |
| 2.3 .Net平台 |
| 2.3.1 .Net特点 |
| 2.3.2 与组件的互操作性 |
| 2.3.3 .Net对数据的访问 |
| 2.3.4 .Net对WEB服务的支持 |
| 2.4 WSBPEL建模语言 |
| 第三章 基于WEB服务数据挖掘的设计及其关键实现技术 |
| 3.1 .Net操纵WEB数据库的特点 |
| 3.2 基于WEB服务的数据挖掘结构设计 |
| 3.3 对WEB数据库本地的数据挖掘服务 |
| 3.4 远程WEB数据库的数据挖掘服务 |
| 3.4.1 关联规则 |
| 3.4.2 系统实现 |
| 3.5 仿真实验及分析 |
| 第四章 九曲水林场的决策树分类系统 |
| 4.1 研究区概况及研究数据特征 |
| 4.1.1 九曲水林场概况 |
| 4.1.2 研究数据 |
| 4.2 决策树构建的一般原理 |
| 4.3 基于.Net的WEB服务决策树判定系统的实现 |
| 4.3.1 对小班调查数据进行属性约减 |
| 4.3.2 对远程数据集进行决策树归纳 |
| 4.3.3 利用WSBPEL进行服务集成 |
| 4.4 实际应用 |
| 第五章 基于分形维的决策树构建 |
| 5.1 相关研究 |
| 5.2 利用分形理论构建特征数据集 |
| 5.2.1 相关属性分组 |
| 5.2.2 生成特征数据集 |
| 5.3 实际应用 |
| 5.4 实验分析 |
| 第六章 基于WEB服务的遥感影像关联规则的挖掘 |
| 6.1 相关研究 |
| 6.1.1 对遥感影像的数据挖掘 |
| 6.1.2 面向服务的遥感影像处理 |
| 6.1.3 WEB服务下遥感数据挖掘的系统设计 |
| 6.2 遥感影像关联规则挖掘 |
| 6.2.1 遥感影像纹理关联规则挖掘原理 |
| 6.2.2 构建WEB服务下的遥感影像纹理关联规则挖掘系统 |
| 6.3 实际应用及结果分析 |
| 6.3.1 试验素材及实验设计 |
| 6.3.2 实验及结果分析 |
| 第七章 基于频繁特征集判定有林区域比例 |
| 7.1 基于频繁项的特征抽取 |
| 7.1.1 找出候选频繁项集 |
| 7.1.2 定义候选频繁项集的相关属性 |
| 7.2 实验设计 |
| 7.2.1 基于EM的聚类设计 |
| 7.2.2 试验素材及过程 |
| 7.3 结果分析 |
| 第八章 分布式协同训练支持向量机对遥感影像的分类 |
| 8.1 支持向量机及其在遥感中的应用 |
| 8.1.1 支持向量机 |
| 8.1.2 支持向量在遥感中的应用 |
| 8.2 协同训练向量机 |
| 8.2.1 半监督理论及应用研究 |
| 8.2.2 协同训练支持向量机对遥感影像的分类 |
| 8.3 分布式协同训练向量机系统 |
| 8.3.1 系统设计 |
| 8.3.2 系统实现 |
| 8.4 实验及结果分析 |
| 8.4.1 CTSVMTRS算法对遥感影像的分类 |
| 8.4.2 基于WEB服务的协同训练 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 主要创新点 |
| 9.3 展望 |
| 参考文献 |
| 博士在读期间的主要科研成果 |
| 详细摘要 |
（3）异构多核处理器OpenMP编译实现与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| §1.1 课题背景 |
| 1.1.1 多核处理器成为高性能微处理器发展的主流 |
| 1.1.2 同构多核处理器与编译技术 |
| 1.1.3 异构多核处理器与编译技术 |
| §1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| §1.3 OpenMP移植到异构多核处理上的挑战 |
| §1.4 本文研究内容和创新 |
| §1.5 本文结构 |
| 第二章 Cell处理器及OpenMP并行编程标准 |
| §2.1 Cell处理器 |
| 2.1.1 概述 |
| 2.1.2 硬件环境 |
| 2.1.3 软件环境 |
| §2.2 OpenMP并行编程标准 |
| 2.2.1 OpenMP简介 |
| 2.2.2 执行模型 |
| 2.2.3 数据分布 |
| 2.2.4 实现 |
| 2.2.5 总结 |
| §2.3 OpenMP到Cell处理器上的移植 |
| 2.3.1 两种指令集的编译及并行任务分派方式 |
| 2.3.2 对分布式存储的抽象 |
| 2.3.3 SPE本地存储空间的限制 |
| 2.3.4 运行库的设计 |
| 第三章 Cell处理器上OpenMP编译实现技术 |
| §3.1 执行模型 |
| 3.1.1 执行模型 |
| 3.1.2 执行序列 |
| 3.1.3 执行模型的特点 |
| §3.2 单源编译技术 |
| 3.2.1 SPE执行程序的抽取 |
| 3.2.2 分别编译 |
| 3.2.3 生成可执行程序 |
| §3.3 共享存储抽象技术 |
| §3.4 OpenMP编译的实现 |
| 3.4.1 属性变量的处理 |
| 3.4.2 特殊变量的处理 |
| 3.4.3 控制结构的转换 |
| 3.4.4 运行库的处理 |
| §3.5 本章小结 |
| 第四章 Cell处理器上OpenMP编译优化技术 |
| §4.1 软件cache技术 |
| 4.1.1 软件cache技术概述 |
| 4.1.2 用户接口 |
| 4.1.3 组织形式 |
| 4.1.4 存储一致性模型和同步操作原语 |
| 4.1.5 Cache Coherence协议 |
| 4.1.6 多处理器的支持 |
| 4.1.7 查找流程 |
| §4.2 代码重叠技术 |
| 4.2.1 代码重叠技术概述 |
| 4.2.2 Cell处理器上代码重叠技术的实现原理 |
| 4.2.3 编译器的支持 |
| 4.2.4 汇编器的支持 |
| 4.2.5 链接器的支持 |
| 4.2.6 Partition Manager的实现 |
| §4.3 本章小结 |
| 第五章 测试与分析 |
| §5.1 测试环境 |
| §5.2 功能测试 |
| 5.2.1 测试用例 |
| 5.2.2 测试结果与分析 |
| §5.3 性能测试 |
| 5.3.1 自动代码划分算法的性能测试 |
| 5.3.2 软件cache的性能测试 |
| 5.3.3 并行性能测试 |
| 第六章 结束语 |
| §6.1 工作总结 |
| §6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间取得的学术成果 |
（4）航道信息管理平台研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 2 航道信息管理平台分析 |
| 2.1 航道数据分析 |
| 2.2 需求分析 |
| 2.2.1 普通的航道管理 |
| 2.2.2 基于GIS的航道管理 |
| 2.3 航道信息管理平台的相关技术 |
| 2.3.1 数据库技术 |
| 2.3.2 网络技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 航道信息管理平台设计 |
| 3.1 航道信息管理平台整体框架 |
| 3.2 航道信息管理平台的设计目标 |
| 3.3 航道信息管理平台的设计原则 |
| 3.4 航道信息管理平台的网络结构 |
| 3.5 航道信息管理平台的功能模块设计 |
| 3.6 航道信息管理平台的安全性设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 航道中心数据库的构建 |
| 4.1 航道中心数据库设计概述 |
| 4.2 航道中心数据库需求分析 |
| 4.3 航道中心数据库的概念结构设计 |
| 4.4 航道中心数据库的逻辑结构设计 |
| 4.5 航道中心数据库的物理结构设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 航道信息管理平台的开发与实现 |
| 5.1 航道信息管理平台的开发策略和方法 |
| 5.1.1 开发策略 |
| 5.1.2 开发方法 |
| 5.2 平台的具体实现 |
| 5.2.1 数据存取技术的实现 |
| 5.2.2 数据显示技术的实现 |
| 5.3 平台的运行实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）支持不规则计算的运行库系统（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 支持不规则计算的ICRL运行库系统 |
| 3 ICRL运行库系统中几个关键问题的解决 |
| 3.1 扩展PVM |
| 3.1.1 增加结点号的计算函数 |
| 3.1.2 发送和接收函数的改进 |
| 3.1.3 增加非阻塞接收函数的管理机制 |
| 3.1.4 增加计算最大值, 最小值及和的函数 |
| 3.2 转换表的建立 |
| 3.3 产生通信表 |
| 3.4 通信表的重用 |
| 4 结论 |
四、支持不规则计算的运行库系统（论文参考文献）
- [1]基于Android手机的家居服务遥控终端系统设计[D]. 曾庆磊. 西安工程大学, 2015(04)
- [2]基于服务的森林资源调查数据挖掘系统的研究[D]. 李广水. 南京林业大学, 2010(02)
- [3]异构多核处理器OpenMP编译实现与优化[D]. 孙守航. 国防科学技术大学, 2007(07)
- [4]航道信息管理平台研究[D]. 任博部. 南京理工大学, 2007(01)
- [5]支持不规则计算的运行库系统[J]. 王丽宏,胡铭曾,方滨兴. 小型微型计算机系统, 2000(01)