高效能是处理器设计的重要指标。由于指令部件在处理器芯片中开始占据越来越多的芯片面积,消耗了较多的芯片功耗,研究人员提出了零级指令缓存设计。零级指令缓存容量小、访问耗能低,与流水线紧密耦合、取指命中时可以门控流水线部分逻辑。因此,零级指令缓存可以有效提高流水线指令部件的能效比。综述了现有的零级指令缓存的不同结构、各结构的发...
随着基于Hadoop平台的大数据技术的不断发展和实践的深入,Hadoop YARN资源调度策略在异构集群中的不适用性越发明显。一方面,节点资源无法动态分配,导致优势节点的计算资源浪费、系统性能没有充分发挥;另一方面,现有的静态资源分配策略未考虑作业在不同执行阶段的差异,易产生大量资源碎片。基于以上问题,提出了一种负载自适应调度策略。监控集群...
图聚类是指把图中相对连接紧密的顶点及其相关的边分组形成一个子图的过程,在包括机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析及生物信息等领域有着广泛应用。但是,随着大数据时代的到来,图数据海量增长。面对广泛的大规模图计算需求,由于图结构本身的不规则性,单机算法运行效率低下,用传统的并行计算方法进行图计算难以获得高性能。使用线性代数的...
硅通孔TSV发生开路故障和泄漏故障会降低三维集成电路的可靠性和良率,因此对绑定前的TSV测试尤为重要。现有CAF-WAS测试方法对泄漏故障的测试优于其他方法（环形振荡器等）,缺点是该方法不能测试开路故障。伪泄漏路径思想的提出,解决了现有CAF-WAS方法不能对开路故障进行测试的问题。另外,重新设计了等待时间产生电路,降低了测试时间开销。HSPIC...
迭代编译技术是一种编译优化技术,目前学术研究已经证明将迭代编译技术运用于程序优化能够显著提高程序性能。但是,因为迭代编译需要多次编译运行程序,整个迭代过程耗时巨大。为了运用当前普遍存在的多核计算资源,加快迭代编译过程,对当前新提出的迭代编译框架OpenTuner进行修改,将迭代编译过程中的评估阶段改为并行执行。同时,探索迭代编译评估...
在现代微处理器中,指令缓存的Tag读取、比较消耗了指令缓存较大比例的能耗。提出一种基于推断的低能耗指令缓存：不对称指令缓存。根据跳转指令比例低的特点,在该结构中区别处理跳转指令和顺序指令,使用和数据不完全对应的简化标记管理位。该结构采用了命中推断和变长指令取指两种创新技术,其中基于命中推断技术解决了指令缓存命中时Tag比较过多...
在ARMv8 64位多核处理器上基于OpenBLAS实现了四精度三角矩阵求解（QTRSM）。基于两种数据格式分别实现了QTRSM,第一种实现利用GCC编译器对long double数据类型的支持来实现QTRSM,第二种实现采用double-double数据格式及其相应的四精度加减法、乘法和除法。以long double数据类型QTRSM为测试基准,就不同矩阵规模下测试结果精度和时间与double-do...
三维芯片（3D-SIC）通过硅通孔TSV技术实现电路的垂直互连,有效提高了系统集成度和整体性能。由于三维芯片测试中,用于测试的引脚数和TSV数目以及测试时功耗的限制都对测试时间有很大的影响,拟提出一种装箱问题思想的测试方案,针对每层只有一个晶片的“单塔”结构和每层有多个晶片的“多塔”结构进行测试调度优化。该优化方案在控制测试引脚数、...
针对大规模的线性时不变系统,提出了基于重启Lanczos过程的模型降阶方法。首先,通过重启Lanczos过程分别得到原始系统的可控Gram矩阵的近似矩阵及可观Gram矩阵的近似矩阵。然后,根据原始系统的可控Gram矩阵及可观Gram矩阵所满足的Lyapunov方程构造映射Sylvester方程并求解,对解进行双正交化,得到降阶所需的变换矩阵,从而得到降阶系统。运用此方...
分层卫星网络路由协议在通信时比单层卫星网络有更好的表现,但是同样有着一些缺点。快照的频繁切换导致计算开销大、链路拥塞和节点失效时处理能力较差。针对LEO/MEO卫星网络的特点,提出了一种新的路由协议。计算相邻卫星间的实际通信开销,和预估可选卫星到目的卫星间的通信开销,在保证一定链路利用率和低延时的情况下,选择一条最优路径。当链路...
社交网络作为一种交往方式,已经深入人心。其用户数据在这个大数据时代蕴藏着大量的价值。随着Twitter API的开放,社交网络Twitter俨然成为一个深受欢迎的研究对象,而用户影响力更是其中的研究热点。PageRank算法计算用户影响力已经由来已久,但是它太依赖于用户之间的关注关系,排名不具备时效性。引入用户活跃度的改进PageRank算法,具备一定的时...
在VANET中,为了保证安全数据的准确性和实时性,和安全相关的数据通常需要较高的优先级并且优先传输,现有的VANET数据转发算法不能满足这一点。为了满足VANET中安全数据的优先传输需求,提出了一种数据优先级模型,并基于数据优先级和车辆密度提出了一种安全数据转发算法。数据优先级模型可以给不同状态的数据分配相应的优先级;基于数据优先级和车...
提出了一种Tetrolet变换和奇异值分解（SVD）相结合的图像盲检测稳健数字水印算法。该算法先对二值水印图像进行双因子混沌加密预处理;对原始载体图像进行二级Tetrolet变换,并将二层低频子带系数进行分块SVD分解;最后将加密的水印信息量化嵌入SVD最大系数中。水印检测时,无需原始载体图像和原始水印图像的参与,实现水印信息盲提取,提高数字水印...
核心-边缘结构是复杂网络中一种重要且常见的簇团结构,相关研究一直较少。为了研究复杂网络核心-边缘结构的相关特性,分析了随机块模型的结构,并在此基础上提出了一种具有无标度特性的核心-边缘结构网络演化模型。通过理论和数值分析,验证了所生成的网络具有较好的无标度特性和核心-边缘结构,且其结构的紧密程度可调,为进一步研究复杂网络核心-...
为提高无线传感器网络安全评估准确性、灵敏性,将安全态势感知的概念引入无线传感器网络安全研究,采用集对分析理论对无线传感器网络安全态势进行评估,用安全态势值判断无线传感器网络受到安全威胁的强弱。实验中使用KDD Cup 1999数据集模拟无线传感器网络攻击,通过改变网络中受攻击节点数量模拟不同强度的网络攻击,并在11种不同的攻击强度下分...
现有的2D图像质量评价方法并不能很好地应用于立体图像质量评价中。为了有效评价不同失真立体图像的质量,提出了一种基于视差图和复数轮廓波变换的无参考图像质量评价方法。首先提取了能够反映3D信息的视差图,然后对左右失真图像和视差图进行复数轮廓波变换,计算能量和能量差特征,最后通过支持向量回归SVR模型训练学习,预测图像质量分数。实验结...
针对高维输入数据维数较大时可能存在奇异值问题,同时为提高算法的运算效率以及算法的鲁棒性,提出了一种基于L1范数的分块二维局部保持投影算法B2DLPP-L1。传统的局部保持投影算法为避免出现奇异值问题,首先运用主成分分析算法将高维数据投影到子空间中,然而这种方式将会造成高维数据中部分有效信息的流失,B2DLPP-L1算法选择将二维数据直接作为...
基于视觉的目标跟踪是模式识别、计算机视觉、机器学习等多个学科的交叉研究课题,在视频监控、视频压缩编码、视频检索、智能交通等领域有着十分广泛的应用。为了使国内外同行对基于外观模型的目标跟踪方法有一个较为全面的了解,对其进行了系统总结。在介绍跟踪算法原理的基础上,重点阐述了两大类基于外观模型的目标跟踪方法：产生式方法和判别...
人脸识别是生物特征识别的重要组成部分,而人眼是人脸最突出的特征之一,眼睛定位成为人脸识别的关键环节。积分投影法是一种常用的人眼定位方法,但直接采用此方法进行人眼定位时,由于眉毛与眼睛距离较近,容易将眉毛的水平位置错误地判定为眼睛的水平位置,降低眼睛定位的准确率。所以,在人脸区域粗定位后,计算眼睛区域的水平积分投影时,增加了其...
提出了一种将鱼眼相机和PTZ相机相结合的主从目标监控系统,充分利用鱼眼相机单镜头半球空间成像以及PTZ相机指向性高分辨率成像的优点,实现了单系统半球空间运动目标的高分辨率成像监控。首先采用运动点团模式实现鱼眼图像中运动目标的检测;然后在鱼眼图像空间计算目标的相对方位角P′、俯仰角T′和距离Z′;最后通过参数映射将其映射到PTZ图像空...
为获得敦煌莫高窟第172窟的全景三维模型,实现文化遗产数字化保护,提出一种三维模型的空间匹配与拼接方法。首先通过基于四目立体视觉系统的复杂场景三维重建方法,获取单一场景的三维模型;然后以场景真实三维点云数据的对应图像坐标为约束条件,进行高精度特征点匹配;最后以两对同名点在相邻两场景中的空间距离应该一致为条件,保留匹配精度高的点...
预测子空间聚类PSC算法由于建立在PCA模型下,无法鲁棒地进行主元分析,导致在面对带有强噪声的数据时,聚类性能受到严重影响。为了提高PSC算法对噪声的鲁棒性,利用近年来受到广泛关注的RPCA分解技术得到数据的低秩结构,鲁棒地提取子空间,具体地,通过将RPCA模型融入PSC算法,提出了一种基于RPCA的预测子空间聚类算法。该算法在RPCA模型下检测强影响...
针对计算机辅助诊断（CAD）技术在乳腺癌疾病诊断准确率的优化问题,提出了一种基于随机森林模型下Gini指标特征加权的支持向量机方法（RFG-SVM）。该方法利用了随机森林模型下的Gini指数衡量各个特征对分类结果的重要性,构造具有加权特征向量核函数的支持向量机,并在乳腺癌疾病诊断方面加以应用。经理论分析和实验数据验证,相比于传统的支持向量...
准确地对通信用户规模进行预测对于通信运营商的决策具有十分重要的意义,而现有的常规预测方法存在预测误差较大、预测速率低等问题。研究一种基于RBF神经网络的通信用户规模预测模型。为了使得RBF神经网络算法预测性能更优,使用梯度下降算法与遗传算法混合对RBF神经网络进行参数优化,提高预测模型收敛效率。实例分析表明,使用本文研究的混合RBF...
为了更好地评估Web文档数据质量,提出一种基于PAC-Bayes理论的Web文档质量评估指标体系和评估方法。PAC-Bayes理论融合了PAC理论和贝叶斯定理,在充分利用样本先验信息的基础上,推导出了最紧的泛化风险边界,用于衡量学习算法的泛化性能。首先阐述了文档数据质量评估的研究现状,介绍了PAC-Bayes理论框架及其在支持向量机上的应用;其次提出一种基于...
对一种新的人机界面操作和交互行为的知识化表示方法进行了介绍和分析。以语义网络为基础,通过对人在界面操作中的知识作业过程及交互行为进行分析研究,建立了一种带距离标识的基于面向对象的语义网络的界面知识化表示方法,提供了人机界面特征集定义、推理规则和交互描述模型。该表示方法从界面语义模型和心理语义模型的角度描述了交互,能够正确...
为了合理高效地制定城市轨道交通调度方案,实现客流与车次的优化配置,提出了一种基于细菌觅食优化算法的城市轨道交通调度优化策略。兼顾乘客与运营企业双方利益,以发车间隔为决策变量,乘客平均候车时间最短和发车次数最少为优化目标,建立调度优化模型,并对细菌觅食优化算法求解该调度模型的过程进行分析。结合某城市轨道交通一号线实际运营数据...
由于现代网络数据量的急速增长,利用现有的算法生成关联规则时,冗余规则的数量远远大于实际有价值的规则,冗余规则不仅影响用户分析,而且使关联规则的利用率也大大降低。针对关联规则的冗余问题,提出了一种基于一阶谓词公式去除商务数据冗余关联规则的方法,利用一阶谓词公式来表示关联规则,通过等价公式进行转换,并利用算法和矩阵等价将谓词公式...
如何从海量文本中自动提取相关信息已成为巨大的技术挑战,文本分类作为解决该问题的重要方法已引起广大关注,而其中文本表示是影响分类效果的关键因素。为此采用相关主题模型进行文本表示,以保证信息完整同时表现主题相关性;基于该模型,对主题数目和特征提取实施了优化处理,综合复杂度和对数似然函数来确定最优主题数目,引入基于互信息的主成分...
针对属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于直觉模糊云模型的TOPSIS多属性决策方法。首先,利用直觉模糊云对备选方案的各个属性值进行描述,计算其数字特征——期望、熵和超熵;然后,构造各数字特征的决策矩阵,获得其对应的正、负理想解;最后,计算各数字特征与正、负理想解间的距离,进而获得综合贴近度,对备选方案进行排序,获得最优...
购物车(0)