相位一致性原理改进的双边滤波器

为了在增强滤波器去噪强度的同时还能够保留更多的图像边缘细节信息,提出了将相位一致性原理同传统双边滤波器相结合的改进算法.根据提取图像的相位一致性信息,自适应修改双边滤波器的空间相关性和灰度相关性因子,以取得最佳的滤波效果.通过实验图像进行验证,并对处理后的图像进行了主客观还原效果评价,峰值信噪比和结构相似性指数均有较大的提升,实验结果表明了该算法的有效性和可行性.     

基于排斥技术的QPSO算法在纳什均衡中的应用

基于量子行为的粒子群优化算法(QPSO)是一种随机的全局优化搜索新方法。文章系统地介绍了PSO算法、QPSO算法和“repulsion”技术。在对QPSO算法和基于“repulsion”技术的PSO算法分析的基础上,提出了基于“repulsion”技术的QPSO算法。将该算法用于求解混合纳什均衡。实验表明,新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于QPSO算法。     

混合模型下FMM算法中近程计算的优化研究

为提高计算多体问题的效率,通过分析多体问题的典型算法FMM(fast multiple method)的计算特点,提出运用CPU和加速部件FPGA构成混合部件计算其近程作用的方案。重点研究混合计算模型上的近程计算特性和优化策略,从计算、通信和存储多方面分析近程计算,提出分层按块的数据准备策略,及在该策略中修改FMM空间编码方式,使近程计算更好地适应于混合模型,从而提高整个FMM算法的执行效率。实验结果表明了该数据准备策略和采用的空间编码方式的可行性和高效性。     

基于肤色检测技术的手势分割

手语是聋哑人使用的语言。在手势输入设备发展二十多年以后,许多人仍然发现在与聋哑人的互动交流中存在着一定的困难。因此应该努力使计算机适应自然的交流方式。文中的目的是利用肤色检测程序从整个图像上获取有意义的手势区域,并处理不同室内背景和照明情况下的手势,为进一步的手语识别做准备。对几个静态手势的检测过程进行了实验评估,并就结果进行了讨论。     

Java程序的对象单赋值分析

数据竞争检测、确定性回放等方法被广泛应用于解决多线程程序中由内存访问顺序不确定性引发的数据竞争及死锁等问题.但是,由于上述方法需要监测程序内存访问,所以通常带来很大的运行开销.实验表明,在多线程程序中存在着大量只被赋值一次的对象,去除这类对象内存访问的监测操作不会影响上述方法的正确性,且能有效减少系统的运行开销.在此基础上,本文形式化定义了单赋值对象,并提出了一个静态对象单赋值分析算法,将这一算法的分析结果应用到多种成熟的数据竞争检测、确定性回放系统中.测试数据表明使用对象单赋值分析可以有效减少数据竞争检测、确定性回放等系统的运行开销,从而扩展系统应用场景.     

基于EDMA的多通道数据传输的实现

EDMA是数字信号处理器(DSP)中用于实现数据快速交换的重要技术,具有独立于CPU的后台批量数据传输的能力,满足高速数据实时传输的要求,给出了一种DSP和CPLD结合进行数据传输的实现方案,介绍了系统设计的整体结构,分析了CPLD的逻辑功能,着重描述了EDMA控制器的控制原理和基于EDMA的数据传输方式的软件设计流程和实现步骤,在CCS开发环境里采用RF5的框架结构整合了数据采集、处理和发送三个任务;实验结果表明,通过灵活控制EDMA,不仅能够提高数据的传输效率,而且能够充分发挥DSP的高速性能。     

基于GAPSO混合算法的网格工作流调度研究

网格工作流调度关注大规模的资源和任务调度,是一个复杂且具有挑战性的问题,它影响着网格工作流执行成功与否以及效率的高低。提出了基于遗传粒子群(GAPSO)的混合算法,引用了特殊的适应度函数,设定了动态的交叉和变异概率,并提出了动态切换算法的方法。结合各自算法的优势,在算法运行初期利用遗传算法的全局搜索能力进行优化搜索,在后期利用粒子群较强的局部搜索能力加快收敛速度。仿真结果表明该算法在执行时间方面有一定的优越性,能更有效地解决网格工作流调度问题。     

多无人机任务推演系统研究

研究多无人机任务推演系统的设计与实现过程,在多无人机任务推演系统具体需求的基础上,设计系统的分层体系结构与具体功能模块。针对系统实现过程中的多机协同任务分配及航迹规划问题,建立相应的数学模型并使用改进遗传算法对模型进行求解。使用分布式处理技术解决模型解算与实时数据显示的矛盾。基于MapX控件实现系统中战场地图的显示与操作功能。该系统对制定合理作战方案、发挥无人机的最佳作战效能具有重要意义。     

PLD解析技术研究

本文阐明了解析原理，提供了获取加密ＰＬＤ器件内部逻辑的优良解析方法，论述了ＰＬＤ解析系统硬件模型和软件系统。     

云环境下基于偏好的资源公平分配策略

资源分配策略是云计算领域的一个重要研究热点,其主要目标是同时考虑云用户和云提供商双方的利益,有效满足系统用户和任务的公平性,同时尽可能达到系统资源的充分利用。考虑到云环境中的用户需求各异,每个用户的任务请求数量不同,各个任务的资源需求也不同,设计了一种基于偏好的公平分配策略FABP,并给出了用户优先级和任务优先级的定义。实验分析表明,该算法不仅能缩短平均任务调度时间,而且还可以保证任务调度过程中用户和任务的公平性,实现综合资源利用率的最大化。