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[发明专利]基于声纳探测概率的水下航行器安全隐蔽路径规划方法及系统-CN202111193776.6有效
发明人：邹丹;肖汶斌;王得志;程兴华;赵飞;夏飞;包长春;甘新标 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G05D1/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于声纳探测概率的水下航行器安全隐蔽路径规划方法及系统，本发明方法包括：确定水下航行器安全隐蔽路径规划的区域边界，确定计算区域；将计算区域栅格化；根据计算区域的地理范围加载海洋环境数据；基于加载的海洋环境数据，计算海洋声速环境参数；基于海洋声速环境参数构建声纳探测概率模型；基于构建得到的声纳探测概率模型，基于改进蚁群算法的安全隐蔽路径规划。本发明能够实现水下航行器安全隐蔽路径规划，在安全避开水下障碍的同时降低水下航行器航行过程中的累积被探测概率。
基于声纳探测概率水下航行安全隐蔽路径规划方法系统

[发明专利]基于神经网络的结构网格生成方法、装置、设备及介质-CN202310824998.6在审
发明人：陈新海;刘杰;彭嘉明;龚春叶;杨博;张庆阳;甘新标;李胜国;陈旭光;肖调杰;王志超;颜君峻 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于神经网络的结构网格生成方法、装置、设备及介质，涉及计算流体力学技术领域，该方法包括：对目标物的模型进行初始化，以得到目标网格规模；在二维计算域内生成与所述目标网格规模对应的计算域网格，以得到计算域网格点坐标；利用引入梯度冲突缓解机制的目标神经网络模型对所述计算域网格点坐标进行相应的处理，得到对应的物理域坐标，并利用所述物理域坐标进行网格构建，以得到所述目标物的结构网格。通过上述方案中利用了引入梯度冲突缓解机制的目标神经网络模型对计算域网格点坐标进行相应的处理，避免了因使用微分方程法而多次迭代，并且神经网络模型具有的拟合逼近能力，因此可以生成结构网格的效率更高、效果更好。
基于神经网络结构网格生成方法装置设备介质

[发明专利]一种基于多核处理器的计算及访存加速的方法和装置-CN202310818848.4在审
发明人：李胜国;董德尊;杨肖剑;黄春;刘杰;杨博;龚春叶;甘新标;陈旭光;肖调杰 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多核处理器的计算及访存加速的方法和装置，包括：访问多核处理器的内存获取输入稀疏矩阵；对所述输入稀疏矩阵进行划分处理，得到上三角矩阵、下三角矩阵和对角线矩阵；上三角矩阵和下三角矩阵为所述输入稀疏矩阵的上三角部分和下三角部分，以输入稀疏矩阵形式存储于所述多核处理器的内存；所述对角线矩阵为所述输入稀疏矩阵的对角线项，以向量形式存储于所述多核处理器的内存；对所述右手边向量、所述上三角矩阵、所述下三角矩阵及所述对角线向量，进行计算优化处理得到解向量。本发明采用了矩阵划分策略和修正计算过程，以减少计算中计算量和内存访问次数，提高计算效率。
一种基于多核处理器计算加速方法装置

[发明专利]一种基于超图采样的影响力最大化方法-CN202211132851.2在审
发明人：于策;马骥鹏;甘新标;肖健;孙超;毕重科;汤善江;魏继增 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超图采样的影响力最大化方法，步骤包括输入社交网络；确定超图采样次数θ；在社交网络图上随机择一节点进行采样，并限定采样深度和采样次数；选取超图采样中度最大的节点作为种子，并使其余节点的度按照会被种子影响的概率更新；以相同方式继续选取度最大的节点作为种子直至选够K个种子；判断选取的种子质量合格，否则采样次数加倍，重新采样并选取种子；该方法构建的独立级联模型通过模拟影响力的传播方式反向采样实现影响力最大种子的筛选；在实施过程中通过约束了超图反向采样的深度，有效加速了采样速度，且采样结果只存储超图的度，不用存储超图本身，使算法的空间复杂度大幅减小，在运行效率上能够得到进一步的优化。
一种基于超图采样影响力最大化方法

[发明专利]一种面向目标检测的图像矩阵列转换加速方法-CN202010491523.6有效
发明人：龚春叶;吕书邻;刘杰;杨博;甘新标;李胜国;陈旭光;肖调杰 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-06-02 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向目标检测的图像矩阵列转换加速方法，目的是解决目前im2col的处理速度慢无法满足目标检测实时要求的问题。技术方案是根据滑移步长stride等于1、2和填充大小pad等于0、1时分情况分别进行加速处理，具体包括加速处理stride＝1、pad＝0的情况，加速处理stride＝2、pad＝0的情况，加速处理stride＝1、pad＝1的情况，加速处理stride＝2、pad＝1的情况；其它情况则仍采用im2col方法。本发明对stride和pad值分4种情况分别进行加速，避免了在最内层循环进行分支判断，减少了判断数量，且计算量小，转换速度加快，满足目标检测实时性要求。
一种面向目标检测图像矩阵转换加速方法

[发明专利]基于连通分量生成优化的超级计算机基准测试加速方法-CN202110293568.7有效
发明人：白皓;甘新标;张一鸣;李东升;贾孟涵;谭雯;司嘉奇;来宪龙;李海莉;来乐;宣栋梁;苏鸿宇;王庆坤;徐云鹏 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于连通分量生成优化的超级计算机基准测试加速方法，目的是最小化通信路径、最大化访存带宽利用率，对超级计算机大数据基准测试进行加速；技术方案是利用Graph500生成的图中包含多个连通分量的特点，在图中快速找到连通分量，采用二维向量存贮连通分量，并对连通分量中顶点的父子关系进行路径压缩且对根顶点不同的两个连通分量进行合并，把同一个连通分量的顶点划分到超级计算机中通信路径较短的物理节点上，使得图遍历访问时通信开销小，运算速度快。采用本发明可以有效快速地存储图中所有连通分量，最大限度提高合并速度，加快根顶点的查询速度，减小内存中栈的占用开销，提高超级计算机大数据处理能力测试速度。
基于连通分量生成优化超级计算机基准测试加速方法

[发明专利]面向GPU和神经网络的网格质量检测方法-CN202010803829.0有效
发明人：刘杰;陈新海;龚春叶;迟利华;刘金宝;杨博;甘新标;李胜国;陈旭光;肖调杰 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-08-11 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向GPU和神经网络的网格质量检测方法，目的是解决当前网格质量检测方法时间开销大、自动化程度低等问题。技术方案是利用GPU强大的计算能力以及神经网络强大的拟合学习能力，搭建基于神经网络的检测系统，构建网格样本训练集并训练网络，采用训练好的神经网络对计算网格进行检测，得到计算网格的质量分类结果。检测系统分析质量分类结果，输出最终的网格质量检测结果。本发明4个特征提取模块由不同通道数、卷积核大小的卷积层组成，充分提取与计算结果精度相关的网格高维特征，保证了检测的准确性；充分利用GPU数据计算速度快的优势，减轻了CPU的计算负担；且通过对高维特征进行压缩加速了网格质量检测流程。
面向 gpu 神经网络网格质量检测方法

[发明专利]一种基于故障日志的高性能计算系统故障预测方法-CN202111117395.X有效
发明人：刘杰;方娇丽;左克;李胜国;迟利华;胡庆丰;龚春叶;甘新标;杨博;陈旭光;肖调杰;徐涵 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-09-23 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于故障日志的高性能计算系统故障预测方法，目的是通过对故障的预测，达到高性能计算系统的主动容错，提高应用程序实际计算性能。技术方案是利用并分析处理高性能计算系统工作故障日志，对故障日志进行清洗处理，得到故障时间序列数据集C，使用K‑means方法对C进行聚类，得到K个故障类型对应的K个聚类；然后建立故障预测模型，采用K个聚类对故障预测模型进行训练，训练后的故障预测模型对故障发生时间和故障发生节点位置进行预测。采用本发明可有效提高故障预测准确度，使得能够在故障发生前规避故障结点，并在故障发生后高速定位故障，加强机器运维高效性，提高系统的可靠性。
一种基于故障日志性能计算系统故障预测方法

[发明专利]基于网络拓扑结构的超级计算机大数据处理能力测试方法-CN202011093055.3有效
发明人： 甘新标;龚春叶;杨博;陈旭光;肖调杰;谭雯 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： H04L41/0823 文献下载
摘要：一种基于网络拓扑结构的超级计算机大数据处理能力测试方法，目的是提高超级计算机大数据处理能力测试速度。技术方案是：生成图G并构建G的邻接矩阵A；根据被测超级计算机系统胖树网络结构确定N叉树拓扑结构模型，按照N叉树通信拓扑模型将图G的顶点重新分布到被测超级计算机的高性能计算结点上，得到与N叉树拓扑结构模型相适应的匹配树，根据匹配树对图G进行BFS搜索，计算图测试性能的评价值。采用本发明能最大限度地发挥超级计算机网络通信带宽利用率，最小化关联结点间的通信路径，提高网络和访存带宽利用率，提高超级计算机大数据处理能力测试速度。
基于网络拓扑结构超级计算机数据处理能力测试方法

[发明专利]基于顶点重排序的超级计算机大数据处理能力测试方法-CN201811600894.2有效
发明人： 甘新标;曾瑞庚;吴涛;杨志辉;孙泽文;刘杰;龚春叶;李胜国;杨博;徐涵;晏益慧 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于顶点重排序的超级计算机大数据处理能力测试方法，目的是提高超级计算机大数据处理能力测试速度。技术方案是生成图，构建图的邻接矩阵，基于顶点度数对图中顶点进行排序，利用排序后的顶点集合对图进行BFS搜索，同层遍历时利用度数高的顶点存在边关联的概率也高的特点，遍历搜索当前层顶点集合中节点的子节点，优先遍历检查度数高的顶点，最大限度减少无效的访存遍历。采用本发明可提高节点间边关系的命中率，减少无效的访存次数，最大限度避免不必要的访存，加快对图的遍历，提高超级计算机大数据处理能力测试速度。
基于顶点排序超级计算机数据处理能力测试方法

[发明专利]基于启发式遍历的超级计算机大数据处理能力测试方法-CN201811602168.4有效
发明人： 甘新标;曾瑞庚;吴涛;杨志辉;孙泽文;刘杰;龚春叶;李胜国;杨博;徐涵;晏益慧 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于启发式遍历的超级计算机大数据处理能力测试方法，提高超级计算机大数据处理能力测试速度。技术方案是生成图，构建图的邻接矩阵，通过预处理确定各顶点的度数，基于顶点度数进行启发式遍历搜索，若在同层遍历时已经全数搜索到满足顶点度数的边联系则提前退出当前节点子节点的遍历，不继续遍历其它子节点，而是直接进行下一层遍历。采用本发明可避免盲目遍历，减少不必要的搜索，避免不必要的访存，加快对图的遍历，提高超级计算机大数据处理能力测试速度。
基于启发式遍历超级计算机数据处理能力测试方法

[发明专利]一种异构平台神经元定位三级流水并行方法、系统及介质-CN201910289495.7有效
发明人：邹丹;朱小谦;朱敏;王文珂;李金才;汪祥;陆丽娜;甘新标;孟祥飞;夏飞 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-04-11 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种异构平台神经元定位三级流水并行方法、系统及介质，本发明根据图像尺寸和计算粒度将切片图像数据计算分块参数；基于分块参数在CPU端以及GPU端分别进行存储空间分配；变量和存储空间初始化；由CPU进行任务调度，通过CPU和GPU同时采用三级流水线的方式执行计算任务，每一个计算任务包括并行的数据读入、定位计算和数据写回三个步骤，且中间每一轮计算任务在执行定位计算的同时执行上一轮计算任务的数据写回、并执行下一轮计算任务的数据读入。本发明能够提高神经元定位的处理速度，具有神经元定位速度快，程序执行总时间短，三级流水线实现灵活且支持参数配置、易于移植与推广的优点。
一种平台神经元定位三级流水并行方法系统介质

[发明专利]一种基于稀疏划分-区域树的等值面加速提取方法及系统-CN201910290241.7有效
发明人：王文珂;张伟;朱小谦;邹丹;吴亚刚;陆丽娜;甘新标;夏飞 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-04-11 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明提供一种基于稀疏划分‑区域树的等值面加速提取方法及系统，包括以下步骤：获取三维标量数据场的数据并将其整合得到立方体空间F；对立方体空间F进行稀疏划分得到稀疏空间F1；利用区域树算法查找出稀疏空间F1中的活跃立方体a1，定位每个活跃立方体a1的活跃边；根据稀疏空间F1中的活跃立方体a1的活跃边确定立方体空间F中的活跃立方体a，并将活跃立方体a1中活跃边的信息复制给活跃立方体a，随后提取活跃立方体a的三角面片；整合活跃立方体a中的三角面片，完成等值面提取。不仅避免了原有区域树算法的空间复杂度，进而能够应用在更大规模的数据集上，还能在减少等值面提取的时间消耗。本发明应用于等值面提取领域。
一种基于稀疏划分区域等值加速提取方法系统

[发明专利]基于LPT局部优化的结构化网格负载平衡方法-CN201910076849.X有效
发明人：龚春叶;刘杰;杨博;甘新标;李胜国;徐海坤;李润华;穆利安;吕书邻;穆雨桐 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-01-27 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LPT局部优化的结构化网格负载平衡方法，目的是解决现有负载平衡方法的缺点，提高负载平衡率和计算速度。技术方案是总体基于遗传算法，包括参数配置、初始化种群、适应度计算、采用LPT方法对每条染色体中片段值最大的LPTSize/2个染色体片段和最小的LPTSize/2个染色体片段进行局部优化、条件判断、更新判断、种群更新、选择算子、交叉算子、变异算子、输出最好的负载平衡模式共十一步。本发明对每条染色体中染色体片段值最大和最小的若干染色体片段进行了局部优化，提升了整个染色体的适应度，且由于进行了种群更新，使得种群不容易早熟导致程序过早终止，而能得到全局较优解，使得整个结构化网格并行计算负载平衡率得以提升。
基于 lpt 局部优化结构网格负载平衡方法

[发明专利]基于顶点重排序与优先缓存的大数据处理能力测试方法-CN202010748396.3在审
发明人： 甘新标;龚春叶;杨博;陈旭光;肖调杰;谭雯 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于顶点重排序与优先缓存的大数据处理能力测试方法，目的是减少访存次数，最小化通信路径，避免无效访存提高超级计算机大数据处理能力测试速度。技术方案包括生成图G、构建存储图G的邻接矩阵A、对图G的顶点排序并对关键顶点进行优先缓存、利用排序后的顶点集合和优先缓存的关键顶点对图G进行BFS搜索，计算图测试性能的评价值五步。采用本发明可以提高节点间边关系的命中率，减少无效访存次数，最大限度避免不必要的访存，加快对图的遍历，提高超级计算机大数据处理能力测试速度，且可降低功耗。
基于顶点排序优先缓存数据处理能力测试方法

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