梯度学习的参数控制帮助线程预取模型

对于非规则访存的应用程序,当某个应用程序的访存开销大于计算开销时,传统帮助线程的访存开销会高于主线程的计算开销,从而导致帮助线程落后于主线程。于是提出一种改进的基于参数控制的帮助线程预取模型,该模型采用梯度下降算法对控制参数求解最优值,从而有效地控制帮助线程与主线程的访存任务量,使帮助线程领先于主线程。实验结果表明,基于参数选择的线程预取模型能获得1.1~1.5倍的系统性能加速比。     

浅谈金融危机下预备役部队建设

发端于美国的金融危机已席卷全球，给世界各国的经济社会发展带来了一定的负面影响。我国经济也受到世界金融危机的影响，主要表现在一些企业停产、关闭、工人失业、效益下降等。由于我国预备役部队兵员编在地方，建设依靠地方，自然与地方经济社会发展紧密相关，所以也不可避免地受到影响和冲击。在这种背景下，如何抓好预备役部队各项建设，减少金融危机带来的不利影响，是一个值得认真思考与关注的问题。     

基于pLSA模型的人体动作识别

提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP,space-time interest point)来描述人体运动,然后提出使用慢特征分析(SFA, slow feature analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解,最后使用概率潜在语义分析 (pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA计算的梯度不变量最优解可以表示时空兴趣点固有特征,能够无歧义反映时空兴趣点在空间及时间方向上的信息。同时,针对pLSA隐性主题正确性无法保证的缺点,算法将主题与动作标签“一对一”相关,通过监督方式得到主题,保证了训练中主题的正确性。该算法在KTH人体运动数据库和Weizmann人体动作数据库进行了训练与测试,动作识别结果正确率分别在91.50%和97%以上。     

谐振子的下降和上升算符的一种函数关系和它的应用

在量子力学中求解含时谐振子问题时,谐振子的下降和上升算符的几个特殊形式的计算起着关键作用,但传统的计算方法比较烦琐。笔者从量子力学的一个常用公式推导了一个相关的谐振子的下降和上升算符的一种函数关系,并将这个关系应用到具体问题当中,使得计算得到了简化。     

基于移相器控制电压的“动中通”波束形成改进算法

在波束形成技术中,基于同时扰动随机梯度估计算法计算接收功率对移相器控制电压的梯度,研究了同时扰动随机梯度估计算法中扰动量和电压更新方程中步长的取值问题。仿真结果表明,随迭代次数变化的扰动量较固定扰动量能有效地提高算法的收敛性能,在同时扰动随机梯度估计算法中,将步长改为随阵元空间位置变化,能有效地提高电压更新方程的收敛速度。研究了与变扰动量有关的参数取值,指出了参数的选取准则。MATLAB仿真结果验证了所改进算法的正确性和有效性。     

炉温对化学气相沉积SiC涂层组成及显微结构的影响

采用SEM、EDX、XRD测试手段对沉积炉壁产物进行了分析,结果表明:低温区沉积的SiC涂层全为β SiC;高温区SiC涂层中含有少量的游离态Si和α SiC;高温区SiC颗粒的形核和生长速率大于低温区;所以温度是影响化学气相沉积SiC涂层组成及显微结构的主要因素。     

一种求解武器系统可靠性分配的非精确方法

在考虑资源约束的基础上,通过建立一种资源-可靠度-满意度三者平衡的可靠性分配和优化模型,将对武器系统可靠性最优分配问题转化为对模糊非线性规划问题的求解,从而为武器系统可靠性的最优化问题提供了一种新方法。为获得具有实际意义的数值解,提出一种沿着加权梯度方向进行变异的特殊遗传算法,并结合某高炮系统的应用分析,证明了该方法的有效性和合理性。     

具有模糊系数约束的多目标线性规划

研究了一类具有模糊系数约束的多目标线性规划问题.根据各目标函数的梯度方向来量化目标之间的冲突程度,以此提出了一种确定目标权重的新方法,然后基于惩罚函数运用梯度上升算法求问题的有效解.最后给出了一个数值例子.     

基于饱和度梯度的彩色序列图像光流场计算

传统的基于亮度守恒的光流法仅利用图像灰度信息进行光流求解,忽略了对包含丰富信息的色彩信息的利用。而彩色光流法虽然利用了彩色图像各通道信息,却忽略了对邻域信息的利用,造成存在各通道线性相关而无法求解的问题。同时,上述方法在光照变化时均不能得到正确的光流场估计。将基于饱和度的梯度计算方法引入灰度光流的计算方法中,提出了基于饱和度梯度的彩色光流计算方法,该方法有效地利用了彩色图像的色彩信息和邻域信息。试验结果证明：该方法提高了算法对光照变化的适应性,得到了更加精确的光流场估计,且避免了各通道线性相关的问题,为运动目标检测奠定了基础。     

基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别

提出一种基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别算法。首先基于HSV颜色空间进行图像预分割,然后在CIE L*a*b*颜色空间进行自适应分割以提取目标精细几何形状。为了适应背景的复杂变化,基于色调一致性假设对疑似目标进行色调一致性检验并剔除大部分伪目标。为了将重叠粘连目标从伪目标中分离出来,提出两个梯度统计特征,然后结合目标的面积、周长、长宽比、圆形度、粗糙度等形态特征,组成7维特征向量送入贝叶斯分类器进行分类。实验结果表明,本文算法能适应标本、染色及图像背景等复杂变化,目标识别率可达91%。