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381.
382.
383.
The transposition heuristic is a common method used to improve the performance of accessing records in a linked list. After the list has reached a steady state for the transposition heuristic, we begin to keep a frequency count for each record. A method of re-arranging the records, called the generalized counter scheme, is introduced and is shown to be optimal among all possible methods of re-arrangement based on the counts. The scheme is applicable even when the count is small.The usual counter scheme is also shown to be optimal for any finite count. 相似文献
384.
研究应用F-P半导体激光器的两个模式时,在不同输入功率和失谐波长下的各种串扰现象.发现对已实现注入锁定的模式,注入功率越大,串扰现象越小;失谐波长越大,串扰现象越小. 相似文献
385.
386.
387.
内表面改性近年日益受到人们重视。本文采用基于Graphic Processing Unit(GPU)的Particle-in-cell(PIC)模型对方形管内表面的离子注入动力学过程进行数值仿真研究。结果表明在注入过程中,辅助地电极周围形成离子空穴,随时间延长,离子空穴发生交联并不断扩展,直至所有离子注入到方管内壁。离子空穴的形成和扩展使得在管内部形成离子密度波,密度波的传播速度随时间增加。由于等离子体鞘层的不均匀重叠使得管内的初始鞘层厚度分布不均,其中位于拐角附近的鞘层较厚,从而又导致了方管内壁周向上的注入剂量和能量分布存在不均匀性,内壁平面附近位置的注入剂量和注入能量均相对较大,而拐角附近的离子注入剂量和能量最小。本文采用GPU加速PIC的算法取得了高达90的加速比,极大缩短了等离子体粒子模拟的计算时间。 相似文献
388.
For most practical supervised learning applications, the training datasets are often linearly nonseparable based on the traditional
Euclidean metric. To strive for more effective classification capability, a new and flexible distance metric has to be adopted.
There exist a great variety of kernel-based classifiers, each with their own favorable domain of applications. They are all
based on a new distance metric induced from a kernel-based inner-product. It is also known that classifier’s effectiveness
depends strongly on the distribution of training and testing data. The problem lies in that we just do not know in advance
the right models for the observation data and measurement noise. As a result, it is impossible to pinpoint an appropriate
model for the best tradeoff between the classifier’s training accuracy and error resilience. The objective of this paper is
to develop a versatile classifier endowed with a broad array of parameters to cope with various kinds of real-world data.
More specifically, a so-called PDA-SVM Hybrid is proposed as a unified model for kernel-based supervised classification. This
paper looks into the interesting relationship between existing classifiers (such as KDA, PDA, and SVM) and explains why they
are special cases of the unified model. It further explores the effects of key parameters on various aspects of error analysis.
Finally, simulations were conducted on UCI and biological data and their performance compared. 相似文献
389.
390.