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目前MPI实现提供上百种可供调整的运行时参数,但默认的运行时参数不能发挥程序应有的性能。为了给应用程序提供接近最优的运行时参数,本文提出基于粗糙集理论中的属性约简建立优化模型。首先通过属性约简方法为不同基准程序产生参数组合值,再根据未知应用程序的程序特征通过所建立的优化模型为其预测参数值。实验表明,该方法可以有效地为未知应用程序预测参数值,并且比使用默认参数程序性能提升约20%。 相似文献
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为了解决高效率视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)复杂度过高的问题,基于粗粒度模式选择(Rough Mode Decision,RMD)过程提出一种降低编码复杂度的方法。该算法充分利用了RMD候选队列的相似程度和预测模式在方向上的相关性这两个特性,进一步减少了进入率失真优化过程(Rate Distortion Optimization,RDO)的预测模式数量,达到了降低编码复杂度的目的。实验结果表明,该算法在编码质量损失0.5%的情况下节省了近22%的编码时间。 相似文献
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Case-based reasoning (CBR) is one of the main forecasting methods in business forecasting, which performs well in prediction and holds the ability of giving explanations for the results. In business failure prediction (BFP), the number of failed enterprises is relatively small, compared with the number of non-failed ones. However, the loss is huge when an enterprise fails. Therefore, it is necessary to develop methods (trained on imbalanced samples) which forecast well for this small proportion of failed enterprises and performs accurately on total accuracy meanwhile. Commonly used methods constructed on the assumption of balanced samples do not perform well in predicting minority samples on imbalanced samples consisting of the minority/failed enterprises and the majority/non-failed ones. This article develops a new method called clustering-based CBR (CBCBR), which integrates clustering analysis, an unsupervised process, with CBR, a supervised process, to enhance the efficiency of retrieving information from both minority and majority in CBR. In CBCBR, various case classes are firstly generated through hierarchical clustering inside stored experienced cases, and class centres are calculated out by integrating cases information in the same clustered class. When predicting the label of a target case, its nearest clustered case class is firstly retrieved by ranking similarities between the target case and each clustered case class centre. Then, nearest neighbours of the target case in the determined clustered case class are retrieved. Finally, labels of the nearest experienced cases are used in prediction. In the empirical experiment with two imbalanced samples from China, the performance of CBCBR was compared with the classical CBR, a support vector machine, a logistic regression and a multi-variant discriminate analysis. The results show that compared with the other four methods, CBCBR performed significantly better in terms of sensitivity for identifying the minority samples and generated high total accuracy meanwhile. The proposed approach makes CBR useful in imbalanced forecasting. 相似文献
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在大规模真实感渲染系统中,需要对渲染任务进行分解和调度,将其优化后分配给不同的可用计算资源,实现快速集群渲染。为了实现渲染任务的有效分解和调度,提高并行效率,高精度的时间预估算法是不可欠缺的。通过深入研究使用RenderMan规范的渲染器常用的Reyes渲染架构中对渲染时间产生影响的各种因素,分析提取出影响渲染时间的7大要素特征,提出了基于AdaBoost.MH的渲染时间预估算法。通过在基于Reyes渲染架构的渲染引擎中的实验与测试表明,训练集和测试集的准确率分别达到79%和78%,为渲染任务的并行调度奠定了基础,同时也为渲染费用预估提供了依据。 相似文献
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区域人才预测是一个典型的灰色系统.本文采用灰色系统理论对区域人才需求量进行预测,通过对部分已知数据的生成、开发,提取有价值的数据信息,预测结果相对误差较小,预测精度较高. 相似文献
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滕明鑫 《数字社区&智能家居》2014,(2):809-812
该文结合神经网络来研究城市轨道交通中短期客流预测问题。设计出了基于自回归神经网络的轨道交通客流预测模型、模型描述及其模型训练算法。通过matlab仿真实验来验证预测模型的性能,优于将最小二乘支持向量机与离散一维Daub4小波分析结合起来预测效果。 相似文献