您的位置： 专家智库 > >

沈一飞

作品数：5 被引量：8H指数：2
供职机构：中国科学技术大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术生物学更多>>

合作作者

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇生物学

主题

  • 2篇生物序列
  • 2篇基因组重排
  • 2篇CELL
  • 2篇LARPBS...
  • 1篇多序列比对
  • 1篇选择网络
  • 1篇英文
  • 1篇网络
  • 1篇PRAM
  • 1篇MATRIX
  • 1篇N
  • 1篇M

机构

  • 5篇中国科学技术...
  • 1篇国家高性能计...

作者

  • 5篇沈一飞
  • 4篇陈国良
  • 2篇宋彬
  • 2篇鄢超
  • 1篇张强峰
  • 1篇张强锋

传媒

  • 2篇中国科学技术...
  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇软件学报

年份

  • 2篇2007
  • 2篇2006
  • 1篇2005
共 5 条 记 录，以下是 1-5
全选 清除 导出
排序方式：
一种纳米计算结构上的(m,n)选择网络被引量：1
2006年
通过分析一种新的结构模型——Cell MatrixTM,以及在其上实现的(m,n)选择网络,在晶格结构上实现比较器单元,然后构建互连网络连接各级比较器,从而实现了平衡分组选择网络.实验用晶格开销数目和晶格延迟时间数来衡量算法实现的复杂度,给出了该网络的开销(均是多项式级),具有良好的使用性.该模型上算法的实现过程以及开销分析,体现了Cell MatrixTM结构上计算的便捷性与独特性.
鄢超陈国良宋彬沈一飞
关键词：CELL
基于纳米计算结构上的生物序列模体发现算法被引量：3
2007年
模体发现对于预测基因特殊功能位点和鉴别药物作用目标等有重要的应用价值.本文介绍了一种纳米计算平台系统结构模型—CellMatrix以及在其上实现的DNA序列模体发现算法.CellMatrix是一种针对纳米计算平台提出的由同构晶格组成的可重构系统结构.这种结构既便于大规模工业生产,也很容易使得各种计算机软硬件系统在其上实现,同时这种结构又具备良好的可扩放性,是未来实现成熟纳米计算平台的一种选择.基于CellMatrix结构,本文首先在晶格结构上设计基本字符比较单元,而后在此基础上逐层构建更高层次的子序列测试单元和单条序列处理架构,从而实现了基于模式驱动的模体发现算法.最后用晶格开销数目和晶格延迟给出该算法的时空开销.
沈一飞陈国良张强峰
关键词：CELLMATRIX
多序列比对问题的并行近似算法被引量：4
2005年
基于中心方法的思想,采用分治策略,在SIMD-CREW模型上设计了一个使用O(k2m)个处理器(其中k为序列个数,m为最长的序列长度),时间复杂度为O(m+logk)的并行近似算法.在实际情况中,由于logk远远小于m,相对于时间复杂度为O(m2k2)的串行中心方法,该算法在理论上达到线性加速.与现有的并行算法相比,它可以适用于任意情况,且易于分析时间复杂度.利用LARPBS模型的特点和并行求前缀和的方法,调用LARPBS模型上求和与最大(小)值的并行算法,首次给出了在LARPBS模型上的多序列比对问题的并行近似算法.该算法使用O(k2m)个处理器,时间复杂度为O(m+log logD),其中D为序列两两比对的代价值的最大值.该算法同样适用于任何情况,由于log logD通常远小于m,所以它在理论上也是线性加速的.
宋彬陈国良鄢超沈一飞
关键词：多序列比对LARPBS模型
生物序列数据比较与模体发现算法研究
生物信息学是将计算机领域内的知识和技术应用于研究DNA(脱氧核糖核酸)、蛋白质等生物学问题的一个迅速发展的学科领域，而生物序列比较和模式发现是生物信息学的传统课题，在系统进化、基因调控、疾病治疗、病毒起源等重要领域的研究...
沈一飞
关键词：基因组重排
PRAM和LARPBS模型上有向序列翻转距离并行算法(英文)
2007年
分别在两种重要并行计算模型中给出计算有向基因组排列的反转距离新的并行算法.基于Hannenhalli和Pevzner理论,分3个主要部分设计并行算法:构建断点图、计算断点图中圈数、计算断点图中障碍的数目.在cREW-PRAM模型上,算法使用O(n^2)处理器,时间复杂度为D(log^2n);在基于流水光总线的可重构线性阵列系统(linear array with a reconfigurable pipelined bus system,LARPBS)模型上,算法使用O(n^3)处理器,计算时间复杂度为D(logn).
沈一飞陈国良张强锋
关键词：基因组重排
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0