A cost- and energy-efficient embedded system design based on instruction execution frequencies

In this paper, an embedded system that takes into account the frequency of the executed instructions to reduce memory space and save energy consumption is proposed. The object codes are split into the frequently executed instructions and the infrequently executed instructions (INFIs) by analyzing the trace files of applications. To reduce the use of memory space, the dictionary-based method is used to compress INFIs. To take into account energy consumption, the top-executed instructions are selected to encode as shorter codewords and wrapped into a pseudo instruction. When a pseudo instruction that contains several codewords is fetched, it can be decompressed to several continuous instructions to reduce the number of memory accesses. In addition, to further reduce energy consumption, a multiple reference table design is proposed to make a pseudo instruction contain more encoded codewords by shortening the length of an encoded instruction. From the simulation results, the proposed design that uses one 256-instruction reference table reduces the energy consumption about 50.4% compared to the dictionary-based method. In addition, to show the improvement of energy consumption for the proposed multiple reference table method over that using one reference table, we also show the simulation results of a design with two 256-instruction reference tables which shows less energy use than a design with one 512-instruction reference table by 12.1%.     

一种基于文档副本局部性的分布式检索算法研究

摘 要: 分布式信息检索是信息检索领域的重要研究内容。为了提高分布式信息检索的性能,提出了一种基于文档副本局部性的分布式检索方法。对于任一站点,如果将查询结果中的非本地文档建立本地副本,那么可以减少查询处理中站点之间的查询转发,从而相应的提高信息检索的性能。基于该思想,将分布式信息检索中的副本放置转化为查询的局部性问题,建立了相应的优化模型,并针对不同的副本放置模型提出了相应的副本选择及放置策略。最后通过模拟实验验证表明,本文提出的方法与相关方法相比较既提高了查询结果的准确性,又减小了查询的响应时间。     

基于局部保持投影和主元分析的语音情感识别

为了提高情感识别的准确性,该文以语音信号为研究对象,提出了一种新型的语音情感识别方法.将局部保持投影算法（LPP）的思想融入到主元分析（PCA）的目标函数中,使得在原始变量空间投影到低维空间的过程中,不仅实现了整体方差的最大化,而且保持了局部近邻结构不变,有利于全局和局部特征的全面提取,克服了传统PCA方法只关注全局结构特征而忽略局部特征的缺陷.对比实验结果验证了该方法的可行性和有效性,实现了对喜悦、愤怒、悲伤、恐惧和中性5种人类基本情感的识别,研究成果将为情感识别提供新的研究方法,促进人机交互系统进一步深入发展.     

用户感知的重复数据删除算法

通过大量的实验分析发现:在云桌面场景下,数据拥有者之间的工作相关度越大,则该用户之间存在重复数据的概率越大.基于该实验结果,提出了用户感知的重复数据删除算法.该算法打破了数据空间局部性特征的限制,实现了以用户为单位的更粗粒度的查重计算,可以在不影响重删率的前提下,减少5~10倍常驻内存指纹的数量,并可将每次查重计算的指纹检索范围控制在一个常数范围内,不随数据总量的增加而线性增加,从而有效避免了因为数据总量增加而导致内存不足的问题.除此之外,该算法还能根据存储系统的负载情况自动调整重复指纹检索范围,在性能与重删率之间加以平衡,从而更好地满足主存储场景的需要.原型验证表明,该算法可以很好地解决云计算场景下海量数据的重复数据删除性能问题.与OpenDedup算法相比,当数据指纹总量超出内存可用空间时,该算法可以表现出巨大的优势,减少200%以上的读磁盘操作,响应速度提升3倍以上.     

面向模块重用的描述逻辑SHJF本地性规则研究

可重用本体模块的抽取是本体重用的一个关键环节。与传统工程应用中使用的基于本体层次的结构化方法抽取本体模块相比,使用逻辑的方法能充分利用本体提供的语义信息,抽取的本体模块更具完整性和正确性。在研究保守扩展的本体模块理论基础上,根据Grau B C提出的 SHOJQ 本地性规则,提出并证明了描述逻辑SHJF对应的语义本地性规则和句法本地性规则,为基于该规则抽取可重用本体模块提供了理论基础。     

面向模块重用的描述逻辑()本地性规则研究

可重用本体模块的抽取是本体重用的一个关键环节.与传统工程应用中使用的基于本体层次的结构化方法抽取本体模块相比,使用逻辑的方法能充分利用本体提供的语义信息,抽取的本体模块更具完整性和正确性.在研究保守扩展的本体模块理论基础上,根据Grau B C提出的()本地性规则,提出并证明了描述逻辑()对应的语义本地性规则和句法本地性规则,为基于该规则抽取可重用本体模块提供了理论基础.     

数据本地性感知的MapReduce负载均衡策略

现有针对MapReduce的负载均衡调度的研究均未考虑中间数据的分布特点及网络传输的开销,导致额外的网络传输代价与系统效率的下降。为解决上述问题,提出了一种数据本地性感知的负载均衡策略。充分利用YARN中资源管理的新特性,在Map阶段对内存数据溢写的同时进行统计以获取数据分布,根据数据分布情况及各节点的计算能力进行任务调度,减少网络传输开销的同时尽量保证各节点的负载平衡。此外,通过引入细粒度分区与分区的自适应分裂策略,进一步提高在数据倾斜时调度策略的性能。对比实验结果表明,提出的负载均衡调度策略能有效提升性能,同时较好地降低网络总开销。     

融合局部思想和协作表达的鲁棒分类

目的 协作表达分类算法在人脸识别实验上表现出较好的性能,但其未考虑样本的局部特性,且算法只能处理测试样本中的噪声,未能有效处理训练样本集中的噪声.针对这两个问题,提出融合局部思想和协作表达的鲁棒分类算法.方法 一方面,在训练集上,通过奇异值分解SVD得到其有效表达,丢弃一些噪声;另一方面,算法考虑数据的局部相似性,以保持测试样本与其相邻训练样本之间的相似性.结果 本文算法能得到一个闭式(closed-form),可避免稀疏表示分类算法中由于迭代引起的高时间复杂度问题,在ORL、扩展YALEB和PIE人脸库上的识别率分别可达91.4%,93.8%和93.2%,与同类算法相比识别率有较大幅度地提高;实验结果验证了算法所得到的系数具有较高的判别能力.结论 算法将训练样本进行奇异值分解得到“干净”的训练样本,能在一定程度上消除噪声的影响,且在协作表达的基础上,考虑测试样本和与之相邻的训练样本的局部相似性,相比原始的协作表达分类算法有更好的稳定性和鲁棒性.     

一种高效的K值自适应的SA-KNN算法

传统的K近邻(KNN)分类算法在实际应用过程中存在一些缺陷:没有考虑去除噪声样本,也没有考虑到在样本数据空间变换过程中保持样本数据本身的流形学结构,并且没有使用样本间属性的相关性。为此,提出引入稀疏学习理论,利用训练样本重构测试样本的方法,重构过程使用了样本间的相关性,也用到局部保持投影LPP保持数据结构不变,同时引入l2,1范数用于去除噪声样本的方法来寻找投影变换矩阵W,进而利用W确定KNN算法中K值的SA-KNN算法。在UCI数据集上的仿真实验结果表明,该方法比传统的KNN分类算法和Entropy-KNN算法有更高的分类准确度。     

局部敏感哈希图像检索参数优化方法

随着大数据时代的到来,如何及时准确地处理海量的图像、视频等多媒体数据已成为相关领域新的挑战。局部敏感哈希算法在处理高维图像特征数据时表现出了良好的性能,使其成为了近年来的研究热点。针对图像检索算法参数的优化选择问题,提出了一种局部敏感哈希图像检索参数优化方法。首先建立面向图像检索的局部敏感哈希算法的性能优化模型,给出其参数优化所对应的非线性最优化问题的一般形式,并且定义了新的优化目标函数;然后分析图像数据间的距离分布规律,发现了求解上述参数优化问题的快速方法;最后结合数值微分和二分查找提出相应的局部敏感哈希参数优化算法。实验结果表明,该方法可以大幅降低算法的复杂度,提高运行效率,同时保持较高的精确值和召回率的调和均值F_1。