针对C语言的自动微分系统及其应用*

采用切线性模式和代码转换策略,开发了C语言自动微分转换系统（DTC）,用于牛顿法求解非线性方程中Jacobi矩阵—向量乘积计算。介绍系统计算模型、功能、特色,并讨论系统的设计与实现技术,包括编译技术、微分代码转换及输入/输出（I/O）相关分析。最后给出了几个具有说服力的测试与应用。     

基于OpenCL的自动微分并行实现及其应用

针对如光束平差这样的大规模优化问题,实现基于OpenCL的并行化自动微分。采用更有效的反向计算模式,实现对多参数函数的导数计算。在OpenCL框架下,主机端完成C/C++形式的函数构建以及基于拓扑排序的计算序列生成,设备端按照计算序列完成函数值以及导数的并行计算。测试结果表明,将实现的自动微分应用于光束平差的雅可比矩阵计算后,相比于采用OpenMP的Ceres Solver,运行速度提高了约3.6倍。     

USMARC到CNMARC自动转换系统

ＵＳＭＡＲＣ是美国图书馆使用的标记法，ＣＮＭＡＲＣ是中国使用的文献标记方法，都用字段来描述，但字段具有不定长和可重复特点。的转换是多对多的关系，同时一字段的转换规则根据文献类型的不同而不同。文中描述了一个从ＵＳＭＡＲＣ向ＣＮＭＡＲＣ自动转换的关系。该系统使用开发工具ＰＯＷＥＲＢＵＩＬＤＥＲ，利用ＷＡＴＣＯＭ数据库存放转换规则，用户可以个性转换规则，从而取得转换结果。具有一定程度的灵活性。     

表格向数据库自动转换系统

一、问题的提出 目前,大部分管理系统都是从数据库生成表格以供打印输出,而反过来,从现成的表格文本文件生成数据库的转换方式还很少看到,实际上这种逆向转换很有用处。在我国很多单位都是有计算机而没有管理系统,计算机当打字机用,磁盘中存储了大量统计表格、文献登记表格、人事档案表格、库存材料表格等等,既无法用来检索查询,也无法用来统计计算,更无法向上级或有关部门提供可用的分析数据。如果本单位筹建管理系统,要把这大量的数据装入     

拼音汉字计算机自动转换系统

本文介绍了一种运用自然语言理解,完成汉语拼音到汉字的计算机自动转换系统。该系统利用汉语词法知识、句法知识、语义和语用知识,构造了一个层次结构的知识基,对汉语拼音形式的文章,逐句进行切词、词法分析、语法分析、语义和语用处理,最后形成正确的汉字句子、文章。 该系统已在IBM PC/XT微型计算机上实现。     

多阶微分采样及其在高速ADC系统中的应用

首先阐明了多阶微分采样的原理,给出了更为简洁的完美重构条件。然后根据该条件导出了多阶微分采样完美重构滤波器组的频谱响应和理想的冲激响应。时理想滤渡器的冲激响应进行了延迟、截断和加窗来得到可实现的有限冲激（FIR）重构滤波器组,从而实现了高速的多阶微分采样型ADC系统。理论分析和仿真结果说明本文设计的重构滤波器组可以对多阶微分采样进行很好的重构,整个系统信纳比（SINAD）平均可迭83．3dB,无伪波动态范围（SFDR）平均达102．7dB。     

自动微分方法在XIAMEN软件优化中的应用

比起有限差分方法来,运用自动微分方法计算函数的梯度在计算时间和计算精度方面都具有明显的优势.使用伴随模式计算函数的梯度,在XIAMEN软件优化中得到了明显的加速效果.使用ADG系统自动生成伴随模式,大大降低了伴随模式的开发时间和难度.重点讨论了伴随模式实现的几个关键难题,并给出了几个典型应用的数值结果.     

自动微分在隐式曲线绘制中的应用

自动微分是用于计算多变量函数的导数和偏导数的一种微分技术,在给定一个多变量光滑函数值的程序代码后,可以很容易地利用自动微分来实现有关导数和偏导数的精确计算。将自动微分技术与泰勒方法相结合应用到计算机图形学领域隐式函数曲线绘制的细分算法中,并与未使用自动微分技术前的隐式曲线绘制方法作比较和分析,展示了自动微分方法在绘制隐式曲线方面的优势。     

双闭环不完全微分PID自动调速系统仿真研究

本文分析了双闭环调速系统各个环节传递函数,详细讨论了应用不完全微分PID设计系统的速度控制器的方法．并在matlab／simulink中对系统进行了仿真,得到了很好的仿真结果。     

模糊树模型及其在复杂系统辨识中的应用

基于二叉树和模糊逻辑理论,提出了一种用于复杂系统建模的模糊树模型.将线性模型和模糊集组织在树结构上,并给出了更新线性模型系数和模糊集隶属度函数的混合算法.与其他建模方法相比,如ANFIS,模糊树模型计算量小,精度高,尤其在高维数据建模中更为明显.仿真结果描述了这种方法的性能.     

一种逆向程序流依赖性分析方法及其应用

本文提出一种基于逆向程序流分析的程序依赖性分析的形式化通用模型,它虽然基于一些很简单的概念与定义,但在程序测试、排错、维护、代码优化等多个方面有着广泛的应用。     

APPROXIMATION PROPERTIES OF TP MODEL FORMS AND ITS CONSEQUENCES TO TPDC DESIGN FRAMEWORK

Tensor Product Distributed Compensation (TPDC) is a recently established controller design framework, that links TP model transformation and Parallel Distributed Compensation (PDC) framework. TP model transformation converts different models to a common representational form: the TP model form. The primary aim of this paper is to investigate the approximation capabilities of TP model forms, because the universal applicability of TPDC framework strongly relies on it. We point out that the set of functions that can be approximated arbitrarily well by TP forms with bounded number of components lies no‐where dense in the set of continuous functions. Consequently, in a class of control problems this property necessitates the usage of tradeoff techniques between the accuracy and the complexity of the TP form, which is easily feasible within the TPDC framework unlike in analytic models.     

实时内存数据库的数据交换策略及评价

实时数据库系统（ＲＴＤＢＳ）的高性能要求以内存数据库（ＭＭＤＢ）做底层支持内存数据库事务在运行过程中没有内外存数据Ｉ／Ｏ,这就要求对事务的执行进行预分析处理并在此基础上合理进行的内外存数据交换,文中以正在开发的一个实时数据库系统为原型,对数据库的内外存数据交换的策略、方法、进行了探讨,并提出了一咱评价交换策略的标准。     

网络工程中数据库应用系统的容错模型及其应用

本文提出了网络工程中数据库应用系统的容错设计模型,探讨了一些容错处理方法,在应用中,可有效地避免数据丢失错乱等事故。     

基于双向2DLDA与LDA相结合的SAR目标识别算法

线性判决分析(LDA)用于图像特征提取时,存在着损失二维空间结构信息、计算复杂度大的缺点。二维线性判决分析(2DLDA)弥补了LDA的缺点,但2DLDA仅消除了图像各列间的相关性,所提取的图像特征维数仍然较大。为解决上述问题,采用双向2DLDA与LDA相结合的特征提取算法对图像的行和列同时进行压缩,减少特征矩阵维数,降低计算量。实验结果表明,所提出的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像目标识别方法有效地降低了图像数据维数,提高了识别率,并克服了方位角变化对识别结果的影响。     

统计数据库管理系统的设计与实现

统计与科学数据库与常规商用数据库有很大差异，利用常规的商用数据库管理系统建立统计与科学数据库是不合适的．本文以我们开发的统计数据库管理系统（ＳＳＤＢＭＳ）为基础，讨论ＳＳＤＢＭＳ的数据模型数据压缩、安全保密、统计查询等一系列技术．     

DISCRIMINANT ANALYSIS OF MULTI-DIMENSIONAL INTERVAL DATA AND ITS APPLICATION TO CHEMICAL SENSING

A conventional discriminant problem is to determine a discriminant function, which maps a point in a multi-dimensional feature space to a point in a one-dimensional decision space, using a set of labeled (known classification) samples. In many cases, attribute values of each sample are not constant but fluctuating with time. In this paper, we represent the fluctuating attribute values of each sample by an interval vector in the feature space, and propose a discriminant method for a set of interval vectors. The proposed method is based on a linear interval model which maps an interval vector in the feature space to an interval in the decision space. A mathematical programming problem is formulated to determine the coefficients of this model. We also propose a set of discriminant rules to discriminate unknown samples. The proposed method is applied to a smell sensing problem.     

楼宇信息管理系统的设计与实现

本文以楼宇信息管理系统为实例,提出信息管理系统设计中应注意的原则和方法,阐述了在信息系统设计实践中采用的技术和方法,以及对楼宇信息管理系统进行系统总体设计的经验。     

结合纯像元提取和ICA的高光谱降维方法*

摘要：为了实现高光谱降维并保留重要的光谱特征,通过独立分量分析（Independent Component Analysis, ICA）混合模型和高光谱线性模型的对比分析,提出了结合纯像元提取和ICA的高光谱数据降维方法。该方法通过估计虚拟维数(Virtual Dimensionality, VD)确定特征个数,采用自动目标生成过程（Automatic Target Generation Process, ATGP）从原始数据中提取纯像元向量,作为ICA算法的初始化向量,以负熵为目标函数产生独立分量,并通过高阶统计量筛选实现高光谱数据的降维。分类实验结果表明,该方法不仅解决了传统ICA的随机排序问题,而且与经典降维算法主分量分析（Principal Components Analysis, PCA）相比,分类精度提高了6.83%,在大大降低高光谱数据量的情况下很好的保留了高光谱数据的特征,有利于数据的后续分析和应用。