在飞腾1500A处理器平台对程序性能分析工具Likwid展开研究,主要研究了飞腾1500A处理器硬件拓扑信息的获取、性能监测单元PMU的访问以及性能分析工具的使用和数据分析。通过hwloc获取飞腾1500A处理器的硬件信息,给程序员提供关于飞腾1500A处理器的拓扑结构及相关概要信息;编写内核驱动模块使能飞腾1500A处理器的性能监控单元,指定事件类型,通过对...
针对组织结构较为稳定的区域内服务网络,提出了一种有监督的公平均衡负载调度算法。该算法受到经济学领域的收入分配基尼系数的启发,通过对网络负载分配基尼系数的监控,最终完成区域内服务任务的公平调度。给出了实现公平任务调度所需的系统结构和算法步骤,并通过仿真结果验证了该方法能有效完成服务网络任务均衡调度,具有较好的全局公平性。
云数据中心虚拟机的动态整合需要跟踪服务器的运行状态,而服务器的运行状态会受到数据中心负载变化的影响,现有的CPU使用率预测方法大都只关注当前服务器的CPU利用率变化。提出了一个基于Kalman滤波的CPU使用率预测模型,建立了基于所有服务器CPU使用率变化系数的数据中心负载变化模型,详细描述了基于Kalman滤波的CPU使用率预测方法,讨论了云数据...
随着云计算理论和技术的成熟,越来越多的云服务得到了蓬勃发展,如何建立高质量的云服务成为了云计算研究领域的一个关键难题。服务质量QoS排序为用户从一系列功能相似的云服务候选者中挑选最优云服务提供了非常有价值的信息。为了获得云服务的QoS值,就需要调用真实的候选云服务。为了避免时间消耗和昂贵的资源浪费,提出了一种基于时间感知排序的...
离群数据检测,主要目的是从海量数据中发现异常数据。其有以下两点好处：第一,作为数据预处理工作,减少噪声点对模型的影响;第二,针对特定场景检测出异常,并对异常现象本身进行挖掘,也非常有价值。目前,国内外主流的方法像LOF、KNN、ORCA等,无法兼顾全局离群点、局部离群点和离群簇同时存在的复杂场景的检测。针对这一情况,提出了一种新的离群数...
提出基于主成分分析和对数几率回归的硬件木马检测模型,以提高对硬件木马芯片的检测性能。对采集的旁路功耗信号进行主成分分析组合并选择主要特征,屏蔽信号噪声影响,简化计算操作。利用对数几率回归算法训练分类器,通过计算芯片包含和不包含木马可能性对数比率进行硬件木马识别。设计并搭建FPGA实验平台进行模型验证,通过查准率和查全率评估模...
针对多授权属性基加密方案的合谋攻击和多域共享数据问题,提出了一种基于多授权中心属性基加密的多域云访问控制方案。中央认证机构不参与用户私钥的生成过程,有效避免了用户与授权机构之间的联合攻击;通过线性秘密共享方案和重加密技术,云服务器对上传的数据文件进行重加密,实现了单域和多域用户数据的共享。分析结果表明,新方案在用户私钥生成...
ESF算法是一种具有广义Feistel结构的32轮迭代型轻量级分组密码。为研究ESF算法抵抗不可能差分攻击的能力,首次对ESF算法进行相关密钥不可能差分分析,结合密钥扩展算法的特点和轮函数本身的结构,构造了两条10轮相关密钥不可能差分路径。将一条10轮的相关密钥不可能差分路径向前向后分别扩展1轮和2轮,分析了13轮ESF算法,数据复杂度是260次选择明...
随着大数据时代的到来,数据数量呈指数形式增长,一次性所有的数据已无法满足实时掌握数据的需求,提出（p,k）匿名增量更新算法,动态更新匿名数据表。为避免数据动态更新时造成隐私泄露,算法利用加密技术对敏感属性进行保护,建立暂存表及临时表辅助待更新数据及时插入。（p,k）匿名增量更新算法改善了传统算法无法实时更新数据的问题,保证了数据...
为了克服传统火灾烟雾检测技术的缺陷,提高视频烟雾检测算法的检测率,通过观察烟雾运动的特性,提出一种基于稠密光流和边缘特征的烟雾检测算法。该算法首先利用混合高斯背景建模和帧差相结合的方法提取运动区域,然后将此运动区域池化为上、中、下三部分,并在每个池化区域提取光流矢量特征和边缘方向直方图。考虑到烟雾运动在时域中的连续相关性,...
传统二维Otsu算法的阈值选取大都采用穷尽搜索方式,造成算法分割时间较长、实时性差等缺点,影响图像分割效果。为提高算法的运行效率,采用狼群算法来搜索最优阈值,每匹人工狼代表一个可行的二维阈值向量,狼群通过游走、召唤、围攻这三种智能行为的不断迭代以及狼群间的信息交互来获取最佳阈值。仿真结果表明,与标准粒子群优化二维Otsu算法和传统...
传统非局部均值去噪算法采用指数型函数计算相似性权重,不能准确反映图像块之间的相似性;现有两级非局部均值去噪算法对方法噪声的获取以及方法噪声中所含信息的利用不够充分。针对上述问题,提出一种混合鲁棒权重和改进方法噪声的两级非局部均值去噪算法。首先采用一种改进的混合鲁棒权重函数来计算图像块的相似性权重;再利用预去噪后的图像构造...
随着训练样本数目减少,传统人脸识别方法的性能会急剧下降,因此提出了改进的分数阶SVD（IFSVDR）的块协作表示算法,以提高小样本下人脸识别率。为了减少噪声对分类的干扰,对SVD算法进行改进,利用分数阶增大主要正交基权值,提高特征的判别力;对相对较小权值进行抑制,降低噪声的干扰。然后,将得到的特征图像用基于块的协作表示算法进行分类（PCRC...
随着说话人模型数量的增加,说话人识别系统的识别速度下降,不能满足实时性要求。针对这个问题,提出了基于分层识别模型的快速说话人识别方法。将变分法求解的KL散度的近似值作为模型间的相似性度量准则,并设计了说话人模型聚类的方法。结果表明,本文方法能够保证说话人模型聚类结果的有效性,在系统识别率损失很小的情况下,使系统的识别速度得到...
针对遥感图像空间分辨率和光谱分辨率不可兼得的情况,结合多尺度变换与稀疏表示,提出一种shearlet稀疏基与引导滤波共同作用的遥感图像融合算法。以IHS融合模型为基础,利用引导滤波作拟合处理,再用shearlet变换分解亮度图像和全色图像,得到图像的高低频子带系数。对低频子图进行稀疏化处理并获取最优稀疏系数,稀疏系数以图像块活跃度取大的标准...
由于自然场景下文本检测不同于传统的物体检测,直接采用RPN算法对文本检测会有一定的限制,一方面,由于文本区域具有可变长度、背景复杂、多样化等因素,网络必须设计更大的感受野;另一方面,在RPN训练阶段,正样本的选择会出现大量的误检和漏检情况。对此提出一种基于垂直区域回归网络的算法,首先采用Hough算法对部分场景图像进行倾斜校正预处理;其...
广义话题结构是汉语篇章中客观存在的结构形式。依据有限状态机的思想设计了识别广义话题结构的计算模型,在较大规模语料中初步检验了它的有效性,分析了该模型的空间复杂度和时间复杂度。该模型的特点是：递推控制,输出和输入以标点句为单位同步进行,无长距离回溯,有限回填,有限存储,保持词序。这些特点正是人在＂话题—说明＂信息的认知过程中...
城市公共交通网每时每刻都承载巨大的客流量,客流量的增多为公共交通网和交通智能调度带来了巨大的压力。地铁站点短时的客流预测是智能地铁调度系统中重要的决策基础与技术支持。利用历史刷卡数据,提出了一种基于深度学习的地铁短时客流量预测方法,基于栈式自编码器构建深度神经网络模型,采用自下而上逐层非监督预训练,在预训练结束之后,采用反...
针对短文本内容简短、特征稀疏等特点,提出一种融合共现距离和区分度的短文本相似度计算方法。一方面,该方法在整个短文本语料库中利用两个共现词之间距离计算它们的共现距离相关度。另一方面通过计算共现区分度来提高距离相关度的准确度,然后对每个文本中词项进行相关性加权,最后通过词项的权重和词项之间的共现距离相关度计算两个文本的相似度...
为了提高短文本语义相似度计算的准确率,提出一种新的计算方法：将文本分割为句子单元,对句子进行句法依存分析,句子之间相似度计算建立在词语间相似度计算的基础上,在计算词语语义相似度时考虑词语的新特征——情感特征,并提出一种综合方法对词语进行词义消歧,综合词的词性与词语所处的语境,再依据Hownet语义词典计算词语语义相似度;将句子中词...
提出了一种基于FDH的分区域多目标遗传算法（FDH-MOGA）。该算法通过FDH对种群中所有个体进行评价,根据评价所得的效率值和拥挤度对种群进行选择,提高了该算法的局部搜索能力,同时引入分区策略增加算法的搜索范围,有效避免了遗传算法早熟的缺陷,提高了所获解的多样性。对多个测试函数以及投资组合优化问题的测试结果显示,FDH-MOGA算法具有良好的...
符号化聚合近似SAX方法是典型且行之有效的符号化特征表示方法。目前对SAX方法实践应用较多,然而对其内在特性,如复杂度、信息损失、相关性及周期性等方面的分析研究却相对较为少见。运用排列熵来度量SAX方法的复杂度及相关特性的统计学特征,通过在实验数据集以及真实生理数据上的实验表明,SAX方法可以明显降低特征表示的复杂度,冗余效应也得到...
针对多障碍物环境下,挖掘机在挖掘过程中,铲斗碰到障碍物无法进行适应性调整的问题,利用三次多项式和积分法规划挖掘轨迹,采用盲人摸路算法对挖掘过程中挖掘机与障碍物发生碰撞后进行及时有效的调整,运用原像规划算法判断避障方向。为了方便进行避障算法验证,利用Matlab图形用户界面（GUI）设计了一个能够实现参数设置、结果展示等功能的可视化...
分析了差分进化算法多种变异方式的特点以及每种变异方式所适应的搜索状态,建立了一条能够让种群根据自身的搜索环境来动态选择变异方式的反馈回路,使个体能够自学习、自调节地高效搜索。在每一代的最优个体邻域内,采用共轭梯度法确定最佳的共轭搜索方向,向量能够在最优解邻域内进行细致的局部搜索。根据混合算法的子代更新形式,从理论上证明了...
分别提出了面向服刑人员的聚类和分类算法,针对服刑人员的表现特征在服刑期内连续变化和多样性的特点,分别采用隐马尔可夫模型为聚类模型和LDA主题模型为分类模型,对应急指挥综合管理平台中所收集到的多种服刑人员的业务管理信息进行综合聚类分类处理。实验表明,隐马尔可夫模型可以体现出各服刑人员在整个服刑阶段表现的时序变化,从而进行准确的...
为构建精确的微带线滤波器神经网络模型,提出一种结合自适应遗传算法和改进粒子群算法的混合算法。在自适应遗传算法中,构造二次型选择策略以提高优秀个体的复制概率,加快收敛到初始全局最优解;利用粒子群算法良好的局部搜索能力,在标准粒子群算法的位置迭代公式中引入高斯扰动项,以克服收敛速度慢和早熟收敛的缺点,提高搜索全局最优解的可能性...
购物车(0)