基于GPU的快速二维沃尔什变换研究

提出了一种基于GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)CUDA(Compute Unified Device Architecture,计算统一设备架构)平台的快速二维沃尔什变换(Walsh Transform)实现方法.该方法利用GPU的并行结构和硬件特点,从算法实现、存储类型、逻辑构架设置等方面提高了沃尔什变换的运算速度.实验结果表明,随着图像分辨率的增加,沃尔什变换在GPU上运行时间远低于CPU,GPU比CPU具有更明显的加速效果.     

HTML编辑器在JAVA WEB下的应用研究

本文介绍了HTML编辑器的基本功能,分析了它的基本原理及基本调用方式。通过对不同原理的HTML编辑器的分析,剖析其各自所具有的优缺点。最后阐述了目前常用的HTML编辑器Kind Editor在JAVA WEB下应用的具体步骤。     

改进正负理想解算法的电网经济运行关键技术

为了解决系统决策能力差、电网运行效率低的问题,构建了双层级决策系统,并构建经济性优化模型,以最节省成本的方式实现电力市场交易,并从正负两方面验算网架结构的经济性,提高了网架数据运算速度.通过构建改进正负理想解算法,将电网运行架构决策与经济运行联系起来,在保证最小运行成本的前提下提供电网决策.试验结果表明,运算误差范围为...     

二维Fisher准则函数在区域生长算法中的应用

本文针对传统区域生长算法中“种子”和“相似性准则”不能自适应获得的缺点,将二维Fisher准则函数算法[1]应用到区域生长算法中,根据图像特征,利用二维阈值,自动确定“种子”和“相似性准则”。实验表明,该算法不仅利用了二维Fisher准则函数算法的优点,而且也使区域生长算法具有自适应性,对荧光磁粉图像具有较好的分割效果。     

基于高斯过程的多分类器

为改善一对多高斯过程分类器(one against all Gaussian process classifier,OAA-GPC)存在的不足,提出基于一对一方法的高斯过程多分类器(one against one Gaussian process classifier,OAO-GPC),以及在其基础上改进的基于有向无环图方法的高斯过程多分类器(directed acyclic graph Gaussian process classifier,DAG-GPC),这两种分类器在训练二分类器时仅需将其对应的两类训练样本作为输入,在不降低识别率的基础上减少算法的运行时间。在Oil、Segment、USPS这3个数据集上的实验结果表明,OAO-GPC和DAG-GPC的运行时间远低于OAA-GPC,且识别率与OAA-GPC近似相等,可迅速有效地解决样本的多分类问题。     

基于Fisher准则函数的二维阈值图像分割算法

文章针对图像分割中小目标物体识别困难和抗噪声性能差的问题，引入模式识别中的Fisher评价函数作为图像分割准则函数，基于Fisher准则函数提出二维阈值分割新技术，结合二维直方图抗噪声性能强和Fisher准则函数受目标和背景比例影响小的特点，对图像进行分割。实验结果表明，方法具有较好的识别能力和较强的抗噪声性能。     

配电网运行状态综合评估方法研究

目前大多数配电网评估指标体系都是针对配电网规划建立的,而没有形成一套完整的配电网运行状态评估指标体系。基于层次分析法建立了一套实用型配电网运行状态评估指标体系,包括6类上层指标和23个底层单项指标。详细介绍了评估体系中指标的含义、指标值计算所需基础数据及其来源。采用AHP-Delphi方法计算指标权重因子,从而提高指标权重的客观性,并利用模糊隶属度函数来确定单项指标评分公式。最后,通过对某实际配电网运行状态进行综合评估,验证了所述评估指标体系及评估方法的可行性和有效性。