并行计算在动态模式识别中的实现和应用.pdf

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1、第2 8 卷第3 期2 0 1 1 年3 月计算机应用研究A p p l i c a t i o nR e s e a r c ho fC o m p u t e r sV 0 1 2 8N o 3M a r 2 0 1 1并行计算在动态模式识别中的实现和应用周龙沙，王聪，耿彤(华南理工大学自动化科学与工程学院，广州5 1 0 6 4 1)摘要：研究一种针对最近提出的动态环境下的机器学习理论一确定学习理论的算法实现，提出一种采用并行计算实现确定学习理论中的动态模式识别的方法。利用并行计算中的O p e n M P 多核编程环境，采用曙光1 6核服务器为硬件平台，实现对动态模式识别算法的快速性；

2、同时，以压气机M a n s o u x 模型为应用背景，把确定学习理论的动态模式识别方法应用到压气机旋转失速喘振的快速检测中，利用多核并行计算实现了从包含多种旋转失妙喘振模式的模式库中快速识别当前模式的方法，为本方法提供了有效的验证。关键词：多核并行计算；O p e n M P；模式识别；确定性学习中图分类号：T P l 8 3文献标志码：A文章编号：1 0 0 1 3 6 9 5(2 0 11)0 3-1 0 1 2-0 2d o i：1 0 3 9 6 9 j i s s n 1 0 0 1 3 6 9 5 2 0 1 1 0 3 0 6 1R e a l i z a t i o na

3、n da p p l i c a t i o no fp a r a l l e lc o m p u t i n gi ni d e n t i f i c a t i o no fd y n a m i cm o d e lZ H O UL o n g。s h a，W A N GC o n g，G E N GT o n g(&t o o l 矿A u t o m a t i o nS c i e n c e E 昭讥咖，S o u t hC h i n aU n i v e r s i t yo f T e c h n o l o g y，謦扔5 1 0 6 4 1，C h n a)A l

4、 瞻t r a e t：1 1 I ep a p e ri n t r o d u c e dan e u r a ln e t w o r k-b a s e dl e a r n i n gt h e o r y，w h i c hw 酗c a l l e dt h ed e t e r m i n i s t i cl e a r n i n gt h e o r y，a n dd e m o n s t r a t e dt h ea p p l i c a t i o no ft h et h e o r yi nt h ed y n a m i cp a t t e r nr e

5、c o g n i t i o n B a s e do nt h ec l a s s i c a lM a n s o u xc o m p r e s s o rm o d e l，a p p l i e dt h ed e t e r m i n i s t i cl e a r n i n gt h e o r yt ot h em o d e la n da c h i e v e dt h ep a r a l l e lc o m p u t i n gf o rt h er a p i dr e c o g n i t i o no fc o m p r e s s o rm

6、 o d e lu n d e rm u l t i-d y n a m i cp a t t e r n s，b yu s i n gt h eO p e n M Pm u l t i-C O l t ep r o g r a m m i n ge n v i r o n m e n ta n dt a k i n gt h eD a w n i n g r v e ra st h eh a r d w a r ep l a t f o r m I tp r o v i d e da ne x c e l l e n ta p p l i c a t i o nf o rt h ep a r

7、 a l l e lc o m p u t i n gi nr a p i dp a t t e r nr e c o g-n i t i o n K e yw o r d s：m u l t i-c o r ep a r a l l e lc o m p u t i n g；O p e n M P；p a t t e r nr e c o g n i t i o n；d e t e r m i n i s t i cl e a r n i n g并行计算是近几十年来发展的-1 3 交叉学科，已渗透到各行各业。它是同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，其基本思想是将一个大的计算问题分解为多部

8、分，在许多处理器单元上同时进行计算，目的住于加快问题的计算速度解决传统计算机无法解决的问题。确定学习是适用于系统与控制领域在动态环境下机器学习的新理论。它运用自适应控制、R B F 神经网络、动力学系统等领域中的概念和方法在动态模式的表达、相似性、快速识别与分类，以及基于动态模式识别的智能控制上提出了很好的方法。在动态模式快速识别过程中，所学到的知识通过动态系统的匹配和内部机制在一个完全动态方式中使用，体现了一种新的信息处理过程，称为动态并行分布式计算(d y n a m i cp a-r a l l dd i s t r i b u t e dp r o c e s s i n g)HJ。所

9、以并行计算在确定性学习的实现上成为必不可少的一部分。近几年轴流压气机的建模和控制引起很多人关注。在对压气机旋转失速和喘振上人们做了很多研究工作，M a n s o u x 等人在研究压气机喘振的情况下提出了M a m o u x 模型p 1。这是对压气机叶片流量状态的一种数学描述，有助于判断压气机所处的状态，对防止系统喘振和失速有积极的作用。本文通过对确定性学习理论的应用，在多核服务器平台上实现对压气机M a n e o u x 模型中多种流量模态的并行程序设计，并展示多模态的动态快速识别过程体现了并行计算的优势。1 确定性学习与动态模式识别确定学习运用自适应控制和动力学系统的概念与方法，研究

10、未知动态环境下知识的获取、表达、存储和利用等问题。动态模式识别过程包括辨识和识别，辨识是辨认出模式中还没被认识的内在本质特征；识别是判断测试模式是否与已辨认的训练模式相同或相似。把确定性学习应用在压气机多种模式下的辨识和识别中，主要步骤如下H-：a)对压气机各流量状态的学习。采用神经网络对系统进行学习训练结构如图1 所示将所得到的气体流量状态咖作为神经网络的输入，神经网络采用高斯径向基网络。其中：名是神经网络的输入。；是神经网络的输出。根据确定学习理论靠近系统轨迹的神经元权值满足部分持续激励条件，则学习收敛到最优值而远离系统轨迹的神经元受激励的程度很小学习保持在很小值的范围内，所以沿系统轨迹R

11、 B F 神经网络逼近系统的内部动态。b)建立模式库。当R B F 神经网络权值收敛时。取收敛后一段时间的权值均值为学习结果：E=M n。【1-】E(I)(i)其中：k t 0，表示收敛过程后的一段时间；形为估计权值，这样获得了神经网络权重的常数向量暇，将其存储于模式库收稿日期：2 0 1 0 0 8-2 7；修回日期：2 0 1 0 0 9 2 9基金项目：国家自然科学基全重大研究计剐重点项目(9 0 S I(劬2 S。6 0 9 3 4 0 0 1)作者简介：周龙沙(1 9 8 6)男，贵州江口人。硕士研究生主要研究方向为并行计算(d m u l o 咄 1 2 6 m)；王聪男教授，主要

12、研究方向为囊定学习原理、动态模式识别、基于模式的智能控制；耿彤。高级工程芹，主要研究方向为嵌入式系统万方数据 3 罔t 沙等：井n 算在奄#式m“c P 虫现#月】()】3-i 7 m l，m Hp#“)l-)“x J mr I I 世 r t 目in i!【W 武阼垃-m 忠f i f 黼n m 一-H 仇，将B n“nm 特”仲M 球迎起-i l l 常数l i 川 t M*，4 m止为s f，】(一=I!”)利过蜩常舯删抻始月，样建“动畚付器 一 J)+7 s()(2)l _ I，址动态怙l l 器的状志_ 流时状惫，s(，)屉m 过啪2 r#节目诎W m 常数，磐散口=t l i g

13、，：6)0 等岳什汁#m m t*L m-牛”*F I B F*M*忙L 刮的 1 j m 供l 性代目山m：功志f i f C JE 1)目啦戏t 目估i l“心表缱2 n q|1 J m l l 照作北*】m 计。阼巾择幢。冲*H 特权n t*2 i 口#a 一一t“*圳1 C L t 休mr t 惋止他吐晰H2M a n s o u x 模型介绍转k 4*f 1【M n 疃承m 荆r f J _ m 的豇定【作ml 目#响4 T I I!Jr l 谨”*“或R g r n t I，*破炎“故为n。k 4 目I 振都H 峰址m 绝H u“K m 【志恃f#”l】忤*m 圯t 种*4 艇q*

14、F m w 悱W m f j“F mn 1 1、o l e*r w f m n 女缱m，m-n tr#镕，E”幔f 一(，n I)n*圳l xW n _ l G i l x+r“#础l。世皿政址1 4 到、1”w w 摸“仿nI：*mJ“系缱q2 所、I t 航毖曲 lJL L t J _，f i l*e r 摸进 r J 跏离敞f*lo *m m A I3)f3)c I 打磐教的Z z 阵M镕母女B3J“，t mx q m L 机J 1 1 片唧wl 目爿m1 H 十点件目t 件m f d f 把#m 7 t 件m 值心 五(3)f 4 到当前7 t m 的4 衍址gn m t m 岳4 模

15、志脚日u 通越片 气体流时状卷的辨t 得到(用B*f 的仿真数据)。对流最多横卷的快速讥别日“使甩瓣I 章确定忡半日束寅厦，脚=一蛳，”(m 一7 vJ3 j【9。而i(娜4“9”3 并行计算程序设计和实现j tj。c哆3 I 井行计算共m 台”1 1 离r k 能“fr l I m 体系卅日”f 丹监“)向啦“r w 乐坑I)儿4 仃储#幕缱t)k M 横”行”机t|)斯4 1 L U H+*的m Wr 悱W 地址埘域H 措a m 目 m 川1r 斡1 T 点l i,IJ m 价 _ I 砰 叫K l n J“*奉z 巾m 光#颦啦l 抟JL 一#Imn _*t I|弹f 1【#C P U

16、目*P I H i#器)，J#址 优”MJo。仃m 4“m”m in i f,i|m 把坼t 搬t【I W l t*M“j-m f M*m#M r W r*9 州秆m 一n q l I 竹32；#序的m 计和*mf 州井 f 计尊机件体系站拇坤敢f 帕外fr 螭枉语育目l 环境 丹为月种6，W 典 存储编仆布存储编程。当们采用的什mA S t OrHm 舞镕口颗A M DO p t e m n8 3 8 0H#月器，k 25f，z 峨比H 器-p 每个月梭。各自拥打完十mF f r J 执 r 啦J c mh，个”林多处月器怍系站栅l l 进J#仃储*H舡#坎多t T U 仆体最坫脚r l，必

17、矧$线罚(或亭世N)执 rd”娜t u，L“一”剖柞“线 枉执 r _ 发W$#P IM#自f J 也“I，P f”能，m 矧惮l dH z 抖十C I，l if f|*n十m n q 扭戟 衡“埘f g#t；l【Hm 川缡W l 二，r I 帅PE*利mJ 0-仃储怍最i 卅q n 0 特点，m 免-消息抟递 悱r|#m 自l J 口蚌 r 虮j“1()F rn M I，乜析婪 f*l“|J 十”敬m j”t l H 柚mz f m 垃岸的J I j f t*片 I M 耻#If 帆拽十衡外iJ 目f r m；I 鼬冀 h t f t“M m，t*将t H 捌求*讣懈多r f 剐求螺 j 把

18、g 十r 镕，m；Z J“、舟”Ir,J 口*”I-l，的h r u r，m Af E Mr-_，序 蚺I r t5 1 仃一1、：执wm fr 升摊I 拽P 执fr fr*计，m H*，Lr“H 充成圳W3 l；】二“f vJ r 旧r r 部仆川【；m 钠婿化m 终#m*m t M I J-md I j I 删4 自，仆f r m l a h l、f 州)r H Iir m f t-l，n 州较小他 J f f 川 垭”B!-十7L 体m In t m frJ 件fr i l 抖d j 站台#mF P o r k J i l,J l n H琏J IJ f lr 自如m 目、洲川井器，摊怍(

19、p。nS U S EE+t e q+r i s 1 1l；升f r“轼什山O p m m p i l4 向量I 目形阼为C u i n J I86。扯*l I 算w、境巾$，I=组模式月，目月E a i m 图庠把新进模式与模式库qr-十模式存储值：束如目4 斫示。剩圆毛1 遂【郴F or k J、n 蚶M、R4 H m l 目4I l，r 艇m 纯m M R 碰止r l，十施眦F l】|i米融州m 州H 雠C。J 批，C 球中-t 雠式仇曲4 知模式2 的残t 蚰小所“新m 。o 横式库t 的饪 2 触近似剌川*动m q 前A n 状忐皿”浒I l：“l f【f 确定发础m-莉目的状盎。“目

20、4 i I，i i f H 再到，*斡大WJ“】的 H qn：新饪代m 的 精m&就把m R m m。n*m 牡目m 进i T l t 的扣制造到所m 帙”州f#M WJ F H”I f J 悱他般癣加速m“、米*址“巾n 月o 1 1 f，匕”i l H 寸M 目1 6 T*2 6d)娶亟万方数据1 0 2 6 计算机应用研究第2 8 卷结构性和良好的语义性满足了表达关系数据库的结构和各种约束的需要；X M L 优良的交互性为转换带来了方便，使得数据易于操纵；X M I 的易于扩展性使得应用町进一步扩展；X M L 的可格式化让转换出的结果有更多的表现形式；并且由于X M L已成为事实上的数

21、据交换标准X M L 完全可以作为异构数据库转换的公共数据模型。如图3 所示，高校教育中心数据库为S O LS e r v e r 数据库，其他部门可以存在异构数据库，通过X M L文件实现异构数据交换的目的。s Q L 核心数据库黜黧H 面硎黼F=F=彳 二二习lA c c e s s 数据库lls y b a B e 数据库I IO r a r l。数据库I-_ 一、-_ 一、-_ _ _，图3 数据库交换模型图图4 描述了数据交换模型。其中：M a k e r D e p a r t m e n t 表示数据制作单位；M a k e r T i m e 表示数据制作时间；R e e i

22、e v e r s 表示接收单位。但是一个数据交换文件可有多个接收单位，每个接收单位之间R e e i e v e r D e p a r t m e n t 界定。每个数据交换文件可包含多个数据表的内容，用T a b l e 界定，同时还要给出表的名字和对该表的简短描述。R o w 用于界定数据表中的行，F i e l d 用于界定数据表中的每个字段，F N a m e 指字段的名称，F V a l u e 指该字段的值。5 结束语I R P 是一种新的理论和方法，把它应用于高校教育管理领域中具有莺大意义。从一个较高的角度对整个领域的信息资源进行规划，可以为研制新的软件系统提供标准。也为现有

23、系统集成改造提供了新的方法。图4 数据交换模型参考文献：1 高复先信息资源规划 M】北京：清华大学出版社，2 0 0 2：5 1 2【2 李冠宇，黄海，张傻X M L 在异构数据集成方面的应用 J】交通与计算机2 0 0 2 2 0(5)：2 5 2 7 3】张楚文基于I R P 的社区服务信息资源整合与重构 J 湖南商学院学报2 0 0 9，1 6(4)：5 I-5 6【4】陈毅果。夏绍模，赵冠军，等基于I R P 的院校管理信息化建设研究 J】物漉工程与管理，2 0 0 9(3)：1 5 4 1 5 7 5 裴成发信息资源管理 M 北京：科学出版社，2 0 0 8：3 7 5 6 6 韩彦

24、I R P 中需求分析方法的研究与应用 D】秦皇岛：燕山大学，2 0 0 6 7】仲秋雁。刘晓东基于I R P 的数字校园建设系统集成及重建方法研究 J 中国教育网络，2 0 0 9(1)：1 0 6-1 0 7 8 韦囊程。张伟，杨华千电子校务在数字化校园中应用研究 J 重庆教育学院学报。2 0 0 5，1 8(3)：2 4 2 8 9】姜宏利用X M L 和A D O N E T 技术实现异构数据库查询 J】现代图书情报技术，2 0 0 5(2)：7 9 8 3 1 0】周运，牟占生徐久成基于X M I。虚拟敷据库的异构数据源集成模型研究 J 计算机技术与发展，2 0 0 8，1 8(4)

25、：8 4 8 7(上接第1 0 1 3 页)个处理器核并行计算时间的测量得到相应加速比约为1 1 2 l l；对于计算过程中多核C P U 的效率可以用加速比与C P U 的数量(核数)的比值来评价，本实验中多核C P U的效率为7 0 1。要更好地发挥多核C P U 性能，可以把模式库的计算量增加，相对于单核程序而言串行运行时间增长了，在并行计算过程中各个处理器都发挥了自身的运算性能，所用时间没有太大的变化，而加速比的值增加使得程序的性能更好。所以模式库越多，其并行计算性能更好，而丰富的模式库也将会使得动态模式辨识更精确。当前对压气机喘振失速的检测中，人们所采用的大都是经验和相应预防措施，也

26、采用基于神经网络的学习、辨识，但是都是基于静态数据的数值判断。而发动机本身是一个动态过程，不同时间状态不同喘振的发生就在短短儿秒之间，所以仅仅从方法上说明检测效果是不够的还需要从系统本质和工程的实践上看，对状态的判断时间越短越好。本文利用确定性学习，根据压气机系统本身的内部动态特性来对系统状态进行辨识，这更能体现系统的本质特征加之确定性学习理论中动态并行分布式计算机制使得并行计算本身成为理论中必不可少的一部分，上面的实验充分地发挥了并行计算的优势。4 结束语本文介绍了一种基于神经网络的理论确定学习，也介绍了该理论在压气机M a n s o u x 模型中动态模式识别的应用根据多种因素最后选择多

27、核C P U 编程方式来实现，在该结构上采用了并行编程环境0 p e n M P。阐述了并行程序的设计模式和计算过程，最终通过并行计算实现了压气机各流量在多模式下的辨识，充分发挥了并行程序和服务器的计算能力验证了确定学习算法的有效性，说明并行计算在快速模式识别中是一种很好的实现方法。参考文献：【I】王聪，陈填锐。刘鹰飞确定学习与基于数据的建模及控制 J 自动化学报，2 0 0 9 3,5(6)：6 9 3 7 2】W A N Gc o 昭，H I L LDJ D e t e r m i n i s t i cl e a r n i n gt h e o r yf o ri d e n t i

28、f i c a-t i o n r e c o g n i t i o na n dc o n t r o l【M】B o c aR a t o n F L：C R CP r e s s，2 0 0 8 3】M A N S O U XCA G Y s u N GDL，S E T I A W A NJD，da D i s t r i b u t e dn o n l i n e a rm o d e l i n ga n ds t a b i l i t ya n a l y s i so fa x i a lc o m p r e s s o rs t a l la n ds u r g e

29、C】P r o co ft h eA m e r i c aC o n t r o lC o n f e r e n c e 1 9 9 4：2 3 0 5 2 3 1 8 4 W A N Gc o f l g。H I L LDj D e t e r m i n i s t i cl e a r n i n ga n dr a p i dd y n a m i c a lp a t t e r nr e c o g n i t i o n J】I E E ET r a n so RN e u r a lN e t w o r k s。2 0 0 7。1 8(3)：6 1 7-6 3 0 5】E

30、 M M O N SHw P E A R S O NC E G R A N THP C o m p r e s s o rS U I g 萨a n ds t a l lp,嗍a t i o a【J】T r a n s a O k m$o ft h eA S M E。1 9 5 5，7 7(3)：4 5 5 4 6 9【6】陈国良安虹陈峻。等并行算法实残【M】北京：高等教育出版社2 0 0 4 7】周伟明多棱计算与程序设计【M】武汉：率中科技大学出版社。2 0 0 9【8 潘卫陈燎原张锦隼等基于S M P 集霹的M P I+O p e n M P 混合蝙程模型研宛 J】计算机应用研完2 0 0

31、9，2 6(1 2)：4 5 9 2 4 5 9 4 万方数据并行计算在动态模式识别中的实现和应用并行计算在动态模式识别中的实现和应用作者：周龙沙，王聪，耿彤，ZHOU Long-sha，WANG Cong，GENG Tong作者单位：华南理工大学自动化科学与工程学院,广州,510641刊名：计算机应用研究英文刊名：APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS年，卷(期)：2011,28(3)参考文献(8条)参考文献(8条)1.王聪;陈填锐;刘腾飞 确定学习与基于数据的建模及控制期刊论文-自动化学报 2009(06)2.潘卫;陈燎原;张锦华 基于SMP集群的MPI+Ope

32、nMP混合编程模型研究期刊论文-计算机应用研究 2009(12)3.EMMONS H W;PEARSON CE;GRANT H P Compreseor surge and stall propagation 1955(03)4.WANG Gong;HILL D J Deterministic learning and rapid dynamical pattern recognition外文期刊2007(03)5.MANSOUX C A;GYSLING D L;SETIAWAN J D Distributed nonlinear modeling and stability analysis ofaxial compressor stall and surge 19946.WANG Cong;HILL D J Deterministic learning theory for identification,recognition and control 20087.陈国良;安虹;陈峻 并行算法实践 20048.周伟明 多核计算与程序设计 2009 本文链接：http:/