一种面向核磁谱图特征峰相似度分析算法的并行计算方法技术

本发明专利技术请求保护一种面向核磁谱图特征峰相似度分析算法的并行计算方法，属于深度学习领域。该方法包括：S1：Consul所在的服务器基于服务器集群计算集群中节点的初始圈子；S2：Ribbon所在的服务器会定期获取集群服务器的硬件信息，然后基于硬件信息与初始权值进行动态权重的更新；S3：当有任务需要分析与计算时，Ribbon会基于动态权重的值将任务合理分配给集群中的节点；S4：集群中的节点服务器将核磁谱图特征峰数据合理的划分，并交由不同的子线程分析与计算；S5：子线程完成分析与计算后，由主线程对子线程的结果汇总并返回给用户。本文使用面向核磁谱图特征峰相似度分析算法的并行计算模型，提高了对待测样品检测的分析效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种面向核磁谱图特征峰相似度分析算法的并行计算方法


[0001]本专利技术属于并行计算领域，具体涉及一种面向核磁谱图特征峰相似度分析的并行计算策略。

技术介绍

[0002]随着各种各样的精密仪器和高精尖设备的迅速崛起，市场要求润滑油的性能五花八门和品质越来越高。为了满足特殊工况的润滑需求，多种类的润滑油添加剂开始被协同使用，以期达到改善润滑油的物理和化学性能。润滑油添加剂的研究可以追溯到20世纪70年代，在近60年来，润滑油添加剂的使用增长速度已经远领先于润滑油品的增长速度，但是润滑油添加剂的研究已然成为润滑领域的研究重点和难点。最新的研究成果中已经出现了纳米颗粒级别的润滑油添加剂。值得一提的是，润滑油添加剂的种类繁多，尽管其含量只占润滑油的极其微小的一部分，但是其却发挥了极为重要的作用并且从油品的外观上难以辨别使用的添加剂有哪些。因此，当润滑油的标签失效或者丢失后，则会造成润滑油的使用混乱和难以进行管理，进而造成经济损失。此外，对运转设备的残油、废油和漏油中的添加剂进行种类识别，可以帮助工厂和研究院对设备健康检测和提供前期预警的目的以达到设备本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向核磁谱图特征峰相似度分析算法的并行计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、初始权值的设计步骤：步骤2、服务注册中心Consul所在的服务器定期的获取集群中节点的硬件使用情况；步骤3、Consul所在的服务器会通过心跳机制定期的将集群中个节点的硬件信息推送给负载均衡调度器Ribbon所在服务器；步骤4、Ribbon所在的服务器根据集群中个节点的硬件使用情况，基于初始权值进行计算动态权重；步骤5、每当有任务来临时，根据当前集群中每个节点的权重对任务进行合理分配；步骤6、任务被分配到具体服务器后，应用的主线程将会把核磁谱图特征峰的数据根据CPU核数进行合理的划分；步骤7、子线程对各自负责的区域数据进行分析计算，主线程会根据分析步骤与子线程进行通信，步骤8、在所有的分析任务完成后，会将上述的分析结果进行再次汇总和反馈。2.根据权利要求1所述的一种面向核磁谱图特征峰相似度分析算法的并行计算方法，其特征在于，所述步骤1初始权值的设计步骤具体包括：A1、根据集群中节点的硬件信息计算服务器节点的CPU、内存和磁盘I/O性能的总和；A2、根据集群中单个节点的权值为单节点在某个硬件方面的性能除以集群中所有节点在这一方面的硬件性能的总和，再乘以硬件性能各方面对服务器性能影响的比重权重；A3、将服务器的硬件情况与响应时间通过相关系数进行描述；A4、计算集群中的节点的CPU、内存和磁盘I/O与其在集群中的硬件信息占比的期望，计算的结果就是硬件的初始权重；A5、将集群中节点的硬件信息的关系率通过归一化进行处理。3.根据权利要求2所述的一种面向核磁谱图特征峰相似度分析算法的并行计算方法，其特征在于，所述步骤1初始权值的计算公式为：式中，P
c
(j)为集群中节点的静态CPU性能，P
m
(j)为集群中节点的静态内存性能，P
i
(j)为集群中节点的静态磁盘I/O性能，P
c
(Total)为集群中静态CPU性能的总和，P
m
(Total)为集群中静态内存性能的总和，P
i
(Total)为集群中静态磁盘I/O性能的总和，W
c
为集群中节点的CPU权重系数，W
m
为集群中节点的内存权重系数，W
i
为集群中节点的磁盘I/O权重系数，SW
j
为集群中节点j占集群内所有节点的初始权，A为放大系数，用于调整SW
j
的值。4.根据权利要求2所述的一种面向核磁谱图特征峰相似度分析算法的并行计算方法，其特征在于，CPU的权重系数具体的计算流程如下：1)根据公式(2)计算集群中节点CPU的相关系数；
式中，i为集群中节点的某个周期，n为集群中节点的周期数，X
i
为集群中节点的第i个周期的CPU使用率，为集群中节点的平均使用率，Y
i
为集群中节点的第i个周期的响应时间，是集群中节点的平均响应时间；2)根据公式(3)计算集群中节点的CPU平均权重系数；P
c
(j)为节点j的CPU信息、P
c
(total)集群中所有节点的CPU信息；(2)根据集群中节点的硬件剩余情况计算每个节点的剩余负载率，具体的计算公式如下：C
sy
(j)为集群中节点j的剩余CPU使用率，M
sy
(j)为集群中节点j的剩余内存使用率，W
io
(j)为集群中节点j的剩余磁盘I/O使用率，W
cpu
(j)为集群中节点j的CPU与响应时间协方差，W
mem
(j)为集群中节点j的内存与响应时间协方差，W
io
(j)为集群中节点j的磁盘I/O与响应时间协方差；(3)最后根据公式(5)集群中节点的初始权重和剩余负载率，计算节点的最终权重大小，具体计算公式如下：DW(j)＝W*SW(j)*L(...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊仕勇，徐道旭，陈阔，周渝拢，叶晓静，杜伟奇，王江涛，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：