流体系结构技术发展探讨

以流计算模型为基础的流体系结构,是面向未来的单片上集成超10亿只晶体管和上千ALU时代的新型体系结构,正成为微处理器体系结构研究关注的前沿焦点之一.首先分析流计算的背景;总结现有的具有代表性的流体系结构,并对它们的结构、执行模式、并行性、片上存储使用方式和应用目标等方面进行了比较;然后归纳流程序设计及其环境,讨论当前流编译研究的热点方向;最后探讨流处理器设计的发展趋势.     

判决特征选择的快速人脸识别算法

为了在确保识别精度的条件下提高人脸识别的速度,提出了判决特征选择算法(SVM-DFS).针对多类分类问题,判决特征选择算法根据统计学习理论使用支持向量机来实现特征选择,根据全概率定理把特征选择和多类分类集成到一个统一框架.在UMIST和FERET人脸数据库上的实验表明:SVM-DFS算法可以用来挑选对分类最有用的特征,这些挑选出来的特征具有明显的物理意义.使用判决特征选择方法不但可以加快分类器的响应速度,而且不降低分类器的泛化能力.     

自组织特征映射网络在目标分类识别中的应用

为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别.首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理.在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监督的自组织学习.在学习的过程中,通过不断调节网络节点间的权向量,来实现目标聚类.最后,通过仿真验证了该方法在目标分类识别中的可行性和实用性.     

基于格的公钥密码体制研究

基于格（Lattice）的公钥密码体制是继RSA、ECC之后提出的新型公钥密码体制之一,它包括NTRU体制、Ajtai—Dwork体制、GGH体制等。这些体制的安全性基于求最短格向量困难问题（SVP）、求最近格向量因难问题（CVP）等,并且已经证明,这些体制能够抗量子计算攻击。研讨了对格困难问题及格公钥的相互关系,并展望了格困难问题及格公钥的研究方向。     

基于定点DSP的计算阶次跟踪研究

对于转速变化的旋转机械,常规的频谱分析方法不能反映其振动信号的真实状态;同时,在转速变化剧烈的情况下,传统阶次分析仪器采用的转速脉冲到达时刻测量方法精度不高。针对以上问题,采用基于定点DSP的计算阶次跟踪方法,通过TMS320C5402定时器的精确计时功能实现高精度转速脉冲到达时刻的测量,同时利用DSP的McBSP(Multi-channel Buffered Serial Port,多通道缓冲串行口)同步采集振动信号,实现混合信号的采集和处理,完成基于DSP的实时阶次跟踪,并通过变速箱启动的实例验证了算法的有效性。     

雷达智能BIT故障预测方法研究

在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上,介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取,并详细介绍了模型参数的选取过程,避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域,并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证,实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。     

基于访问特征负载预测的负载均衡算法

为了提高web集群负载均衡的效果,结合web服务用户访问静动态内容的特征,提出了一种基于访问特征负载预测的负载均衡算法。首先建立网络带宽负载和CPU、内存综合性能负载的小波包一支持向量机回归混合预测模型;然后根据用户请求的类型,结合负载预测的结果对任务进行分配和调度。仿真结果表明：与传统的基于负载预测的负载均衡算法相比,基于访问特征负载预测的负载均衡算法能达到更好的负载均衡效果,从而有效提高web集群的整体性能。     

变工况下轴承健康监测的相关向量机与自适应阈值模型方法

工况在旋转机械运行过程中通常是变化的。变化的工况和故障一样,也会引起机械振动特征发生改变,从而引起诊断误差。为此,提出一种用于变工况下轴承健康监测的新方法。该方法使用相关向量机拟合振动特征的统计量随工况参数的变化,得到特征统计量与工况参数之间的连续函数关系;基于不同工况下的特征统计,构建自适应阈值模型。将该方法用于不同转速下的轴承健康监测,结果表明,当转速超过某一个较小的值时,该方法有效。     

小生境粒子群支持向量机的网络故障诊断

针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。     

果蝇算法优化的相关向量机在电子装备中的应用

针对电子装备渐变故障预测问题,提出一种基于果蝇算法优化相关向量机的故障预测方法。该方法将原始时间序列数据进行相空间重构处理,并基于折交叉验证和果蝇算法优化相关向量机模型的核函数参数,从而建立故障预测模型,并以某型雷达发射机速调管监测数据对模型性能进行了验证。实验结果表明,相比已有方法,该方法在全局优化、收敛速度、预测精度以及预测可靠性方面都具有一定优势。