云环境下可用性感知的并行任务调度方法

云计算是一种新兴的计算模式,倡导一切皆服务.云计算由于能够共享分布在世界各地的计算资源,在大规模计算和数据存储中越来越受到重视.云计算是当前IT工业界、学术界研究的热点领域,云环境中的资源可用性已成为云计算不可忽视的问题.对于云计算,当处理器的处理速度不同,不是一直可用于计算时,可用性成为设计和发展云计算系统的关键需求.根据并行任务图及树形云平台的结构特点,分别讨论了影响并行任务可用性需求和计算资源可用性保障的关键因素,给出一种可用性的量化计算公式,并且通过感知任务“可用性需求”和计算资源“可用性保障”,实现可用性匹配,提出了两种可用性感知的调度算法Afsa和Agsa.模拟实验表明该算法能够改善云环境中资源可用性和可靠性,对提高任务调度的成功率具有实际意义.     

基于人脸识别技术的研究

随着计算机技术的迅猛发展,人们期望计算机能具有人的视觉功能,然而除了一些专用的视觉系统外,迄今为止,还没有较为成功的通用视觉系统。人脸识别目前的社会需求巨大,几乎各行各业都迫切需要。本文主要对人脸识别技术进行综述,并展望其未来的发展前景。     

基于GPU加速的粒子滤波多说话人跟踪算法及其应用

为了解决粒子滤波多说话人跟踪过程中粒子易发散导致多目标跟踪精度低的问题,提出了并行粒子滤波和基于GPU的K-均值聚类的多声源定位方法。该方法首先分析了粒子滤波在实现多目标跟踪时,进行数据关联的过程产生较大的计算量,并且出现多个目标时,粒子会逐渐发散。针对计算量大和粒子发散的问题,提出了一种并行粒子滤波和K-均值聚类的方法。实验表明,随着粒子数和目标数的增加,计算量以指数增加,并且粒子发散严重,采用基于GPU的K-均值聚类方法的粒子滤波多说话人跟踪方法,相比传统粒子滤波跟踪方法具有更收敛的粒子集并且跟踪精度较高。     

关联交叉口子区的信号优化控制方法

在交叉口群的信号优化控制过程中,针对遗传算法早熟收敛且对相邻交叉口关联性考虑较少的问题,提出一种关联交叉口子区的信号优化控制方法。利用软集合理论将关联性强的交叉口划分在同一个子区;采用基于共享函数的小生境技术调整群体中个体的适应度并自适应地调整算法的交叉概率[Pc]和变异概率[Pm]对遗传算法进行改进;使用改进的遗传算法对关联交叉口子区的平均延误时间[D]进行优化。路网实测数据的仿真实验表明本文方法对交叉口群进行了合理的子区划分,且改进的遗传算法在子区信号优化控制中迭代次数减少,使得交叉口的平均延误时间更短。     

改进鸟群算法优化PF的双馈发电机故障诊断

针对粒子滤波（PF）在处理非线性、非高斯复杂动态系统故障诊断过程中,由于样本贫化所导致的故障诊断准确度低的问题,提出了一种改进鸟群算法优化粒子滤波的新算法。针对标准鸟群算法容易陷入局部最优问题,引入动态自适应系数和自适应步长,把每只鸟的位置和全局最优位置信息引入到自适应变化控制中,从而改善陷入局部最优的问题;采用改进后的鸟群算法优化粒子滤波重采样过程,即通过模拟鸟群的觅食、警戒和飞行行为使得粒子移向高似然区域;通过对双馈发电机定子电流传感器故障诊断的仿真分析,验证了算法的有效性。实验结果表明此算法可有效提高故障诊断的准确度。     

融合LSH和LoG特征的人脸识别

为了解决人脸识别率受光照变化影响较大的问题,提出一种局部敏感直方图（LSH）和高斯-拉普拉斯（LoG）特征相结合的人脸识别方法。首先,提取人脸图像中的LSH光照不变特征以及LoG边缘细节特征,然后通过计算各特征的标准差确定自适应融合权重,将其进行特征级融合来弥补单一使用LSH特征带来的细节损失,并以此构建更为有效的人脸特征样本集,最后使用稀疏表示算法对样本进行分类识别。在PIE和AR人脸库上的实验表明,所提方法能很好地处理光照问题,而且在训练样本较少的情况下,依然能获得较高的识别率。     

一种改进的粒子滤波算法及其在说话人跟踪中的应用

针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,提出一种改进的粒子滤波算法,该算法综合考虑"优选建议分布函数"和"重采样"两种并行改进滤波性能的方法.首先通过Unscented卡尔曼滤波器产生系统的状态估计,并在协方差预测阶段引入衰减记忆因子,消弱滤波器对历史信息的依赖,增强当前量测信息对滤波器的修正作用,从而产生一个优选的建议分布函数,有效抑制了粒子退化现象;接着在重采样阶段引入MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法来构造马尔科夫链产生服从目标分布的粒子,使样本更加多样化,有效避免了粒子枯竭问题.最后,通过系统仿真及说话人跟踪实验,证明了该算法的有效性.     

基于对数Gabor的超复数视觉显著性检测算法

为在没有先验知识的情况下准确获取图像显著性目标,提出一种基于对数Gabor滤波器和超复数傅里叶变换的视觉显著性检测算法。利用对数Gabor滤波器模仿人类视觉感受野,对输入图像进行预处理,提取颜色、纹理方向等特征。根据所得特征构造各尺度下的超复数图像,并求其傅里叶变换相位谱,将多尺度超复数相位谱反变换后进行归一化,从而获得视觉显著图。实验结果表明,该算法与传统的算法相比具有更高的准确率,应用于复杂场景下的交通标志检测能取得较好的检测效果。     

改进的说话人聚类初始化和GMM的多说话人识别*

针对多说话人聚类线性初始化方法精度较差的问题,提出了一种改进的聚类初始化方法。该方法引入BIC对由线性初始化产生的初始类进行检测分割,有效提升了说话人初始类纯度。最后将该方法应用到高斯混合模型(GMM)多说话人识别系统。实验结果表明,所提方法使说话人平均类纯度(ACP)提高了48.51%,系统的错误识别率平均降低12.09%。     

影响柴油闪点测定值分析准确性的原因探讨

从试样含水量、试样的装入量、加热速度、点火的控制、大气压力、光线及空气流速等方面,介绍了柴油闪点测定过程中的影响因素,探讨影响分析准确性的原因。指出试样含水量的多少和加热速度的快慢对柴油闪点的测定结果影响很大。在实际工作中采取一定措施,以减小影响因素对测定结果的影响,提高柴油闪点分析的准确度。