稀疏卷积计算高效数据加载与输出缓存策略

针对现有神经网络加速器在处理稀疏神经网络时存在的数据加载效率低、乘加资源利用率低、输出缓存寻址逻辑复杂等问题,提出了稀疏卷积计算高效数据加载与输出缓存策略。将属于同一输入通道的非零输入特征图像数据和非零权重进行全对全乘累加运算,降低了非零数据配对难度,提高了乘加资源利用率;通过采用输入驻留计算,以及密集型循环加载特征图像数据,大幅减少了数据片外调取次数;优化了输出缓存设计,解决了现有方案中存在的输出缓存地址访问争用、存储拥塞等问题。实验表明,与采用类似架构的细粒度脉动加速器相比,在处理单元面积上减少了21.45%;在数据加载速度方面平均提高了117.71%在平均乘法器利用率方面提高了11.25%,达到89%。     

基于鲁棒滑模策略的电机伺服系统内模控制

在模型不确定性和干扰状态下建立了基于鲁棒滑模策略的改进内模控制模型.这种控制模型的特征表现为,将内模控制策略和滑模控制结合起来,在模型不确定条件下也可以高效控制,且系统的抗干扰性能显著提升.另外由于引入了二自由度增强型内模控制,大大提升了对未知扰动的鲁棒性.仿真与实验研究结果发现,建立的这种控制器跟踪精度和稳定性高,且...     

融合空间偏好和语义的个体活动识别方法

个体活动识别对用户画像、个性化推荐、异常行为检测、群体行为分析和基于活动的资源配置优化具有重要价值。提出了一种基于稀疏的社交媒体签到数据的个体活动语义识别方法,从签到数据中提取活动行为的时间周期性和趋势性特征,并采用空间偏好量化算法,从个体与群体活动的空间关联中提取群体和个体的空间访问偏好,使用自然语言嵌入工具BERT模型提取访问兴趣点的语义。时间特征、空间偏好特征和访问兴趣点名称语义特征共同构成表征群体、个体偏好的时空联合特征,通过极限梯度提升分类器对其进行分类,得到活动语义识别结果。在Foursquare数据集上的对比实验和消融实验中验证了所提活动语义识别模型可以有效提升活动语义识别的准确性。     

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

满足线性二次型调节器性能指标的群系统编队跟踪问题优化控制方法

针对群系统编队跟踪问题,提出一种满足线性二次型调节器性能指标的优化控制方法。建立编队跟踪问题的数学描述和设计编队跟踪控制协议。给出群系统实现编队跟踪的充要条件,借助李雅普诺夫第二方法分析系统的稳定性。得到了控制协议能够最小化线性二次型调节器性能指标的拓扑条件,设计了编〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCWL.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 队跟踪算法。仿真实验验证了控制方法的有效性。     

全隐LU-SGS算法在高超声速热化学非平衡流刚性问题中的应用

在高超声速热化学非平衡流动计算中,当地气体能量松弛时间、化学反应特征时间与流动时间推进步长量级差异过大会带来严重数值刚性问题,且在高雷诺数条件下,壁面、拐角等强干扰区网格加密使得该问题加剧,导致初始最大CFL数极小,收敛速度缓慢.原始LU-SGS算法仅考虑化学反应源项和对流项的隐式处理,通过推导黏性项Jacobian矩...     

电传动装甲车辆负载功率预测实时能量管理策略

针对电传动装甲车辆负载功率预测功能缺失导致控制作用滞后的问题,提出一种具有较高负载功率预测精度的实时能量管理策略。在分析整车结构的基础上,采用理论分析和数据拟合方法,建立各动力源数学模型。将差分自回归移动平均模型和自适应马尔可夫链两种预测方法相结合,设计非平稳趋势性负载功率组合预测方法。在非线性模型预测控制框架下,构建多目标优化函数,采用序列二次规划法在有限时域内实时求解最优控制指令,优化多动力源协调控制过程。依托硬件在环仿真平台进行多路面行驶实验,对比有无功率预测的能量管理控制效果。结果表明,改进的实时能量管理策略对未来负载功率具有较好的预见性,能够显著优化多动力源协调控制过程,提升车辆燃油经济性,稳定母线电压和电池荷电状态,对传统模型预测控制下的工程应用场景具有一定借鉴意义。     

基于广义非线性变换的特征谱线增强方法

为提高强背景噪声下频谱分析的特征提取能力,突出所关心的特征谱线,在非线性变换方法的基础上,提出了广义非线性变换方法。对比分析结果表明:广义非线性变换方法将固定的放大阈值改为可变值,提高了该方法实际应用的灵活性和适用性,易于获得最佳的特征谱线增强效果。