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1.
为提高算法的并行计算性能 ,许多并行程序必须进行数据重分配。数据重分配是在并行计算过程中实现的 ,其开销影响算法的并行性能 ,高效的数据重分配对提高并行计算的性能有重要意义。本文阐述了数据重分配的环形算法 ;提出了数据重分配的蝶网算法 ,并证明了其正确性 ;设计了结构性数据交换方法 ;通过理论和数值实验分析了两种算法的性能  相似文献   
2.
首先对BP网络的结构和算法进行了分析,针对BP网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等问题,提出了一种改进的BP网络模型,并对该模型算法进行了改进,通过激活函数的选择,网络的初始化,学习率的调整和训练样本数据的处理等方法,可实现加快网络的收敛速度,并且较好的解决局部最优问题.  相似文献   
3.
将广义随机Petri网(GSPN)的基本理论应用于装备战场抢修系统的建模与分析,考虑装备战场抢修过程中的各种因素,采用Petri网与马尔可夫理论相结合的装备战场抢修系统性能分析方法,为装备战场抢修系统性能的有效评估提供了理论依据.通过实例验证,该方法可用于分析装备抢修系统的时间性能和运作效率,为机关决策层提供参考.  相似文献   
4.
针对地空导弹武器系统防空中的火力分配问题,建立了战术级防空C4ISRK系统的Petri网模型。对其进行扩展,即联合谓词Petri网和赋色Petri网,建立旅级火力分配的改进模型,给出了具体的前置谓词公式。为有效分析战术决策的正确性提供了依据和思路。  相似文献   
5.
AVS解码中插值算法的硬件实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
在AVS标准中的插值算法采用分像素提高视频解码的清晰度,也是解码端主要的访存和计算瓶颈.为了得到分像素位置的像素值,需要参考其周围相邻的像素值;针对亮度和色度插值设计了一种基于流水线的并行架构,计算出不同位置上的分像素值,提高了解码系统的运算速度,与其他设计完成的解码器模块配合,在FPGA上实现AVS高清实时解码.  相似文献   
6.
网络传媒对军队思想政治工作带来的挑战(一)网络传媒内容的无限性和复杂性,对军队思想政治工作的主旋律带来了挑战,影响了官兵政治信念的坚定性和思想道德的纯洁性。网络传媒不受时间、地点、频道、国界和气候的限制,只要一网相通,轻轻点击鼠标,信息就会迅速地通向那里,并可及时地更新内容,扩大传播的范围和信息量。时下用“铺天盖地”、“应有尽有”来形容网络传媒内容之多一点都不为过。网络传媒的这一特点,使网上的不良信息形成了全方位的时空跨越,国内外敌对势力千方百计地抢占网络阵地,对我实施“柔性颠覆”的图谋。据最新的《国家信息…  相似文献   
7.
目前微小卫星正在积极地发展中,脉冲等离子体推力器是其推进系统的一个重要发展方向,为了能够将PPT成功地运用于空间,需对其羽流进行研究.将DSMC(Direct Simulation Monte-Carlo)/PIC(Particle in Cell)流体混合算法与一维MHD放电模型相结合,一体化模拟NASA Glenn PPT羽流,对不同出口偏转角的羽流场进行模拟,并与实验结果进行了比较.计算结果显示引入出口速度的偏转角提高了模型的羽流扩散能力,羽流的扩散角是影响羽流的一个主要因素.  相似文献   
8.
在并行离散事件仿真系统中实现仿真模型间的互操作机制需要引入类似HLA中定义的声明管理(DM)和数据分发管理(DDM)服务.我们开发的KD-PADSE高性能并行离散事件仿真环境采用谓词断言和对象代理方法在面向对象的并行离散事件仿真系统中实现了基于平行结构和事件调度机制的声明管理(DM)和数据分发管理(DDM)服务.在以千兆以太网互联的10节点Linux集群计算机上,采用DDM机制后仿真模型每秒(物理时间)可以进行1万次属性更新,是没有采用DDM机制时的20倍,在功能性和性能上验证了该DDM机制在并行离散事件仿真系统中的适用性.  相似文献   
9.
在认知电子战体系下,更为智能的算法才能适应日益复杂的电磁空间。针对相控阵雷达的波束扫描行为预测问题,在正弦坐标系下将波束扫描位置数据抽象为网格数据,利用果蝇优化算法寻找最优的LSTM网络超参数,提出了一种基于果蝇算法优化LSTM的波束行为预测方法。仿真实验表明所提算法在果蝇算法调参的支撑下,相较NAR神经网络算法和普通的LSTM算法而言,预测精度和鲁棒性更强。  相似文献   
10.
宽带信号波束域处理是实现水下目标高分辨方位估计的重要途径,它相对阵元域具有运算量小、分辨信噪比门限低以及角度分辨力高的优点。声矢量阵单个阵元能同时测量声场中的声压量和3个正交的质点振速分量,相对于声压阵,它能获取更多的声场信息。因此通过均匀声矢量阵运用MUSIC算法对宽带信号源波束域DOA估计进行了研究,改善了对弱相干信号源的方位分辨和估计性能,实验所获得的仿真结果表明了该方法具有较高的参考价值。  相似文献   
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