基于后验概率制导的B-KNN文本分类方法

针对K最近邻(KNN)方法分类准确率高但分类效率较低的特点,提出基于后验概率制导的贝叶斯K最近邻(B-KNN)方法。利用测试文本的后验概率信息对训练集多路静态搜索树进行剪枝,在被压缩的候选类型空间内查找样本的K个最近邻,从而在保证分类准确率的同时提高KNN方法的效率。实验结果表明,与KNN相比,B-KNN的性能有较大提升,更适用于具有较深层次类型空间的文本分类应用。     

基于改进混合蛙跳算法的网格任务调度策略

针对网格任务调度问题,提出一种基于改进混合蛙跳算法的网格任务调度策略。通过引入遗传算子增加对局部极值的扰动,以避免陷入局部最优,同时借鉴粒子群优化算法中粒子飞行经验,对青蛙移动策略进行优化。实验结果表明,该策略高效合理,能够缩减执行任务的时间跨度,并提高最优解的质量。     

基于最近邻过滤的数据流Skyline算法

在Skyline查询算法中,Lazy算法的数据处理能力较弱。针对该问题,利用最近邻过滤的思想,提出改进的NNSC算法。在预处理阶段,利用欧氏距离定义一个阈值,如果新插入数据对象的欧氏距离大于阈值,提前处理该对象,以提高算法利用率,减少资源的消耗。实验结果证明,NNSC可降低时空复杂度,对于正相关数据,性能提升效果明显。     

飞机环控/发动机系统多目标决策研究

提出一种两阶段多目标决策方法,应用于飞机环控/发动机系统的多目标决策分析。将起飞、加速爬升和高空超音速巡航阶段的总熵产最小视为不同目标函数以建立多目标优化模型,采用多目标优化算法得到非劣最优解集。在此基础上进行方案初选,利用改进综合权重的Vague集决策方法对备选方案进行模糊评价和优选,并找到最终解。计算结果验证了该方法的合理性。     

传动实验平台电力测功机监控系统设计

为实现传动实验平台电力测功机的实时监控,提出基于以太网和Profibus-DP现场总线的双层网络监控系统。设计测功机的转矩控制模型,在Delphi和SQL Server编程环境下,引入可控制过程的对象连接与嵌入方式实现数据通信、多线程和ActiveX数据对象等技术,以完成监控软件的开发。实验结果表明,该监控系统工作稳定,能够精确控制转矩。     

LDLT分解协处理器的并行结构研究

为提高LDLT分解协处理器的性能,基于FPGA平台,研究其并行结构。分析循环片间的数据依赖关系,提出LDLT分解细粒度并行算法,并在可扩展一维阵列处理器中加以实现,利用主机、算法加速器组成单精度浮点LDLT分解协处理器的并行结构。实验结果表明,与运行在2.50 GHz Pentium微处理器上的C代码相比,该协处理器可获得32.03倍~43.25倍的性能提升。     

基于半动态外观模型的人脸识别

在进行人脸识别时,光照、表情、角度等因素的影响会大幅增加数据计算的时空复杂度。为此,提出一种新的图像外观统计模型,在动态形状模型中引入灰度共生矩阵(GLCM),通过计算图像形状对齐情况下的GLCM,建立半动态外观模型。基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该模型相比动态外观模型,识别准确率更高,速度更快。     

ARCE风险处理计划测量模型的设计与实现

提出用于定量测量风险处理计划有效性的ARCE模型,从理论上证明该模型的正确性.以组织信息安全资产的风险值和已实施控制措施为输入,通过中间变量矩阵得到风险处理计划有效性矩阵的模型量化指标体系.模型实现过程包括风险评估、风险处理、定量测量、安全事件管理和报表5个部分,并给出实施流程.应用结果表明,该模型能准确测量风险处理计...     

基于Google与KL距离的概念相关度算法

WordNet在计算概念相关度时存在词汇量小、难以及时扩展更新以及同义、近义、一词多义等问题。为此,提出一种结合文本信息和图像视觉信息的概念相关度方法。利用Google距离和KL距离分别计算基于词语同现频率的概念相关度和基于视觉特征的概念相关度,并结合两者得到概念的总体相关度。实验结果验证了该方法的有效性。     

稀疏矩阵向量乘的FPGA设计与实现

针对传统的通用处理器(GPP)平台上执行稀疏矩阵向量乘计算效率低的问题,提出一种基于可重构计算平台的SpMXV协处理器设计。方案采用二叉树结构高度流水的数据流、IEEE-754的32 bit浮点数数据格式和对角存储格式。数据通路以流水线方式进行组织,能够优化计算性能。仿真结果表明,与GPP平台上的软件实现相比,通过硬件实现的设计能达到最高2.69倍的性能加速。