个人简介
孙功星男1963年10月出生,安徽巢湖人。1998年毕业于中国科学院高能物理研究所获博士学位。毕业后一直在高能所工作,期间先后作为JSPS高级访问学者访问日本KEK计算机研究中心(2000.6–2001.6)和法国SSHN高级访问学者访问法国里昂IN2P3超级计算中心(2006.11–2007.1),以及西欧核子中心(CERN)计算中心(2004.6-2004.8,2003.10-2003.12)、意大利INFN的GranSasso国家实验室(1997.10-1998.2)和法国的CPPM国家实验室等。现为高能所研究员。
主要工作和获得的成果:
在人工神经网络的研究方面,首次将遗传算法引入学习样本的选取之中,不同于以往方法的是,该方法使用了移传子代的群体效应,克服了单个学习样本的缺点,取得了更好的效果;注意到神经网络随机的权值会产生随机的分类边界,提出了多神经网络表决(voting)模型,使用多网络的平均效应克服过拟合(overfitting)问题;同时还提出了多种动态自适应的神经网络构造的新方法。
在计算机体系结构的研究与应用方面,率先在高能所开展了基于PC机群的PCFarm研究,先后建立了批处理(NQS/PBS/Torgue+Maui)及并行(MPI/PVM)多套PC机群系统的计算环境。提出并实施了高能所大型计算环境的体系结构以整合多个PC机群系统,包括LoginFarm、ComputingFarm、Monitoringsystem、CentralScheduler和StorageFarm、HomeServers及MSS(MassStorageSystem)等。研究了Fermi的Enstore和CERN的CASTOR分级海量存储系统,以及SAN(StorageAreaNetwork)等一系列先进的存储技术。设计了北京谱议BESIII的离线计算环境,以及未来高能所的计算环境的体系结构。
为了适应计算技术的发展及高能物理计算的需要,于2001年开始研究网格计算技术及其在高能物理中的应用。开发了中国高能物理的身份认证中心(CertificateAuthority,CA),当前高能所的CA已经扩展到天文和生物物理等其他领域。建设了LCG(LHCComputingGrid)的北京站点,并已经加入了LCG全球计算系统中。规划了中国高能网格计算环境的体系结构,并与北京大学、山东大学等合作建立了中国高能网格试验环境。发表学术论文40余篇,译著《SAN存储区域网络》。
研究领域
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研究方向:计算机应用技术,数据处理环境及软件,网格技术