k-元n-立方体网络局部通信模式下的性能模型

大规模并行计算机互连网络的设计对并行应用程序的执行效率有重要影响,k-元n-立方体是广泛使用的拓扑结构.局部通信是并行应用的主要通信模式之一,研究局部通信模式下互连网络的性能有重要意义,已有分析模型缺乏对这方面的充分研究.引入局部通信率和局部通信区域半径组成的二元参数,刻画k-元n-立方体网络节点间通信的空间局部性.利...     

联盟结构图的性质及应用

形成有效的联盟是多Agent系统的一个重大课题.然而联盟结构的数目很大,对于包含n个Agent系统来说,其可能构成的联盟结构是O(nn),以至于通过穷举搜索最优联盟结构是不可能的.另外联盟结构空间是一个什么样的形态,这是目前为止很少有人系统研究的课题,尤其是其图性质的研究.从图的视点讨论多Agent系统中的最优联盟结构生成问题.首先将联盟结构空间抽象为一个联盟结构图,其中顶点代表联盟结构,有向边代表联盟结构的分解.随后总结和形式化该联盟结构图所具有的两个性质:最优子结构、重复子结构问题;推广了一个性质:关键搜索集;给出了一个新性质:较少冗余路径的图的连通性.为了理解联盟结构图的这些性质,将这些性质用到了有效动态规划法(effective dynamic programming,EDP)中,分析得到其时间复杂度的下界是Ω(2.1n),上界是O(3n).实验分析表明,EDP算法比DP算法的搜索次数更少,在含有21个Agent的系统中,EDP比DP减少42%的搜索次数.     

半监督局部判别分析

针对无监督学习及有监督学习算法的缺点,提出一种半监督局部判别分析的线性降维算法。数据在没有足够的训练样本时,局部结构比全局结构更重要。算法在每一个局部区域利用有标签数据推导出数据的局部判别结构,无标签数据和有标签数据推导出数据的内在几何结构。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明该算法是有效的。     

可整体或局部调控的C^3，C^4连续的插值曲线

首先运用两种方法构造了带多形状参数的C^3连续的插值曲线．其次,利用方法二把构造出的带多形状参数的C^4连续的B样条曲线与参数化的奇异多边形按某个因子调配,可自动生成C^4连续的插值曲线．所有这些曲线的形状既能整体又可局部调控．     

基于改进基准点定位的指纹匹配算法

针对指纹匹配过程中基准点定位不准确与耗时长的缺陷,提出一种基于改进基准点定位的指纹匹配算法。该算法借助指纹图像的中心点构造局部细节结构,并在该结构上利用全等三角形原则求取基准点,将所有细节特征转化到极坐标中,利用可变界限盒的方法进行匹配。实验结果表明,该算法所确定的基准点比较准确,且耗时缩短,可提高识别率与执行效率。     

基于SVM和GA的图像质量评价方法

针对主观评价关联方法易陷入局部最优以及处理非线性、高维、小样本问题时效果不佳等问题,以均方误差、峰值信噪比、奇异值分解这3个图像质量客观评价指标和LIVE数据库评分作为学习样本,通过支持向量机学习得到主客观关联函数,利用遗传算法进行最优参数选取,由此得到具有主客观一致性的评价模型。测试结果表明,相比传统方法,该方法对图像质量的评价更准确。     

基于双边多议题的Pareto最优协商研究

研究完全信息情况下的双边多议题协商问题,提出一种双方反提议决策模型,在每一轮反提议生成过程中,提议方在满足自身效用在该轮的保留效用水平下,最大化对方的效用,从而使协商结果达到Pareto最优,同时对双方在不同让步策略下的协商结果进行算例分析,为基于双方合作的完全信息协商提供理论参考。     

基于局部线性嵌入的最大散度矩阵算法

提出一种基于局部线性嵌入的最大散度矩阵算法——FSLLE。引入线性映射解决局部线性嵌入算法的样本外学习问题,通过自适应动态地确定局部线性空间邻域参数,最大化地融合样本数据的类别信息和局部结构信息矩阵,以获取髙维数据的最佳分类低维子空间。在JAFFE人脸表情库对该算法进行测试,结果表明,FSLLE算法能根据流形结构动态地确定局部邻域的大小,具有较好的表情识别率。     

基于障碍物群的k全局相异最优有序路径查询

提出障碍k全局相异最优有序路径的查询问题,利用可视图的思想给出近似查询算法,通过作用集与障碍角度点的引入有效地减少构造可视图障碍对象的数量,分析查询点和数据点构成的线段与可视图的顶点和弧的关系,减少内部障碍路径的计算次数,实现算法的全面优化。实验结果表明,该算法具有较好的性能。     

实时视频中的快速人脸检测方法

提出一种实时视频中的快速人脸检测方法。采用DirectShow获取和回放视频帧,进行前处理。对所得彩色图像进行肤色分割,通过肤色的统计特性得到人脸候选区域,将该区域设置为感兴趣区域。运用基于局部扫描的AdaBoost算法对每个感兴趣区域进行检测。实验结果证明了该方法的有效性。