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1995年 | 3篇 |
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91.
为了加快卷积神经网络模型的计算速度,便于大规模神经网络模型在嵌入式微处理器中的实现,以FT-matrix2000向量处理器体系结构为研究背景,通过对多核向量处理器体系结构的分析和对卷积神经网络算法的深入研究,提出将规模较小的卷积核数据置于标量存储体,尺寸较大的卷积矩阵置于向量存储体的数据布局方案。针对矩阵卷积中数据难以复用的问题,提出根据卷积核移动步长的不同动态可配置的混洗模式,通过对所取卷积矩阵元素进行不同的移位操作,进而大幅提高卷积矩阵数据的复用率。针对二维矩阵卷积由于存在数据相关性进而难以多核并行的问题,提出将卷积矩阵多核共享,卷积核矩阵多核独享的多核并行方案。设计了卷积核尺寸不变、卷积矩阵规模变化和卷积矩阵尺寸不变、卷积核规模变化的两种计算方式,并在主流CPU、GPU、TI6678、FT-matrix2000平台进行了性能对比与分析。实验结果表明:FT-matrix2000相比CPU最高可加速238倍,相比TI6678可加速21倍,相比GPU可加速663 805倍。 相似文献
92.
WZ类矩阵分解是设计线性方程组求解中一类并行算法的数学理论基础。针对对称p-三对角矩阵,提出并证明该类典型结构矩阵的WZ分解式及其性质。进一步,当实对称p-三对角矩阵正定时,证明其WZ分解式中W因子具有元素均为实数的特点;当W因子对角线元素均为正实数时,分解式惟一。 相似文献
93.
装备可计量性的理论方法研究对提高装备的计量保障水平具有重要意义。针对国内缺乏装备可计量性模型的现状,提出了可计量性分析设计的多信号模型方法。系统总结了可计量性多信号模型的基本理论,详细介绍了在单超差假设及不考虑组元可靠性、计量时间和费用影响下的超差检查用检定和超差定位用检定操作优选算法以及计量策略制定方法。建立了信号产生系统多信号模型,给出了超差-检定相关性矩阵,分析了信号产生系统的计量检定树,结论与信号产生系统实际检定方法相符,实例证明,此方法合理有效。 相似文献
94.
针对无源雷达测向与测时差组合定位问题,提出一种利用前者量测结果为后者构建假量测点和协方差的新方法,并采用凸组合法对测向与假量测结果进行融合,得出综合定位精度的分布。仿真结果表明,该方法能够有效地利用两种完全不同的量测数据,提高目标的定位精度,同时给出的GDOP理论值可以真实反映组合量测的性能,具有一定的应用价值。 相似文献
95.
96.
97.
98.
This paper considers a discrete time, single item production/inventory system with random period demands. Inventory levels are reviewed periodically and managed using a base‐stock policy. Replenishment orders are placed with the production system which is capacitated in the sense that there is a single server that sequentially processes the items one at a time with stochastic unit processing times. In this setting the variability in demand determines the arrival pattern of production orders at the queue, influencing supply lead times. In addition, the inventory behavior is impacted by the correlation between demand and lead times: a large demand size corresponds to a long lead time, depleting the inventory longer. The contribution of this paper is threefold. First, we present an exact procedure based on matrix‐analytic techniques for computing the replenishment lead time distribution given an arbitrary discrete demand distribution. Second, we numerically characterize the distribution of inventory levels, and various other performance measures such as fill rate, base‐stock levels and optimal safety stocks, taking the correlation between demand and lead times into account. Third, we develop an algorithm to fit the first two moments of the demand and service time distribution to a discrete phase‐type distribution with a minimal number of phases. This provides a practical tool to analyze the effect of demand variability, as measured by its coefficient of variation, on system performance. We also show that our model is more appropriate than some existing models of capacitated systems in discrete time. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007 相似文献
99.
100.
现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。 相似文献