序目标信息系统中分布约简的矩阵算法

在序信息系统中引入了优势矩阵和目标分布矩阵的概念,建立了此类信息系统中分布约简的矩阵算法,同时通过实例分析验证了该算法的有效性,其优点是对数据复杂的信息表可相对容易地给出所有的分配约简,为序信息系统分配约简提供了一种便捷操作的属性约简方法.     

多孔泡沫金属及其磁导率的研究

研究了多孔泡沫金属的磁导率,建立了电沉积金属磁导率的计算模型。利用石蜡熔融的方法,得到了电沉积所得的多孔泡沫金属的孔隙率;利用振动样品磁强计对结构参数相同、磁导率不同的三种多孔泡沫金属进行了测试,得到了多孔泡沫金属及电沉积金属的相对磁导率,根据等效磁阻的原理,对电沉积金属相对磁导率进行了仿真计算,计算结果与实验相近;结果表明,建立的模型可以用来计算电沉积金属的相对磁导率;多孔泡沫金属的磁导率随着电沉积金属磁导率的增加而增加,随着孔隙率的增加而减小,为研究多孔泡沫金属的磁性能提供了理论和实验依据。     

基因表达式编程种群多样性自适应调控算法

为了解决基因表达式编程GEP种群多样性控制问题,提出了一种新的带权种群多样性的自适应调控方法。设计了带权的种群多样性测度方法,详细分析了选择、交叉及变异算子对种群多样性的影响。提出了初始种群的多样化算法DAIP,以保证初始种群多样性的最大化。设计了自适应的交叉和变异算子,提出了种群多样性自适应调控算法APDTA,使种群在进化过程中维持合适的种群多样性,进而提高进化效率。实验验证了APDTA的有效性。     

无条件安全的隐私保护的集合模式匹配协议

在信息论通信模型下,基于秘密分享模式和将集合的元素转化为多项式形式的技术,提出了隐私保护的集合模式匹配的协议。假设参与方都是半诚实的,且合谋的参与方人数少于1/2,那么所提的协议能够安全高效的计算集合模式匹配的问题。由于此协议是在信息论模型下所提出的集合模式匹配协议,所以此协议是无条件安全的。     

用于单张图像去雨滴的轻量级网络

图像去雨是图像低等级任务中的热点问题,去雨滴又是图像去雨中很重要的一种情况,附着在玻璃或相机镜头上的雨滴会显著降低场景的可见性.因此,去除雨滴将有助于许多计算机视觉应用,特别是户外监控系统和智能驾驶系统.本文提出了一种用于单张图像去雨滴的轻量级网络算法(PRSEDNet),该网络算法采用递归计算,运用卷积长短期记忆网络(Convolutional LSTM network)和特征提取模块来提取特征,通过与原图像结合来去除雨滴,最终获得高质量的无雨滴清晰图.实验结果表明,我们的PRSEDNet与现有的基于深度学习的去雨滴算法相比,在能达到高效的去雨滴性能的同时,有更少的参数量且计算效率高.     

基于RISC-V处理器的卷积加速SoC系统设计

为提高卷积神经网络（CNN）的计算效率和能效,以8 bit定点数据作为输入,设计一个支持激活、批标准化以及池化等CNN网络中常见计算类型的卷积加速器,优化循环计算顺序并将其与数据复用技术相结合,以提高卷积计算的效率。基于软硬件协同设计思想,构建包含RISC-V处理器和卷积加速器的SoC系统,RISC-V处理器基于开源的指令集标准,可以根据具体的设计需求扩展指令功能。将该SoC系统部署在Xilinx ZCU102开发板上,RISC-V处理器和卷积加速器分别工作在100 MHz和300 MHz频率下,测试结果表明,该加速器的算力达到153.6 GOP/s,运行VGG16网络进行图片推理计算时加速效果较好。     

高效安全向量计算及其推广

安全多方计算是密码学的一个重要研究方向,也是目前国际密码学界的研究热点.因为许多实际问题都可以用向量来描述,研究向量的保密计算具有重要的理论与实际意义.目前,关于向量保密计算问题大多是在整数集上进行研究,关于有理数向量问题的研究很少.在此主要研究有理数域上向量的安全多方计算问题,包括向量点积、向量相等、向量优势等问题,设计了安全高效的计算协议,扩大了向量保密计算的应用范围.对这些协议的安全性分析和效率分析表明,它们在安全性和效率方面与现有协议相比具有明显优势.并且利用所设计的协议解决了一些新的向量问题和计算几何问题.     

改进麻雀搜索算法求解作业车间调度问题

针对最小化完工时间的作业车间调度问题(JSP),提出改进麻雀搜索算法(ISSA).首先设计有效的编码转换方式,形成JSP离散决策空间与麻雀搜索算法(SSA)连续搜索空间的对应关系.然后,针对SSA在求解后期易陷入局部最优,利用量子计算、正余弦搜索和警戒者数量递减策略对SSA进行改进,同时引入多邻域搜索和高斯扰动策略以弥补SSA在求解离散问题时深度发掘能力不足的弊端.最后,进行FT、LA系列10个测试问题、6种算法和2个应用实例的对比实验.结果表明,ISSA在求解JSP时,能获得更好的最小值、平均值和寻优成功率,验证了ISSA求解JSP的有效性.     

计算密集型大流量数据的接力计算与动态分流处理

针对当前大流量数据计算速度慢、服务器端计算压力大等问题,提出一套计算密集型大流量数据的接力计算与动态分流处理模型。首先,在分布式环境下,使用内存型数据存储技术确定计算任务的运算量与复杂等级,同时利用节点资源能力对节点进行排序;然后,动态分配任务到不同节点进行并行计算,并采用一种接力处理模式完成计算任务的分解,以有效保证高流量复杂运算任务的性能和精度要求。通过分析对比,可知在万级以上数据量的情况下,多个节点比单个节点的运行时间更短、计算速度更快;而且,将该模型应用于实际时,发现它不仅能在高并发场景下减少运行时间,而且也能节省更多计算资源。     

基于NOMA的5G超密网计算迁移与资源分配策略

针对5G超密网中移动设备计算能力不足、频谱资源有限的问题,提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的计算迁移与带宽分配策略。首先,对系统模型进行了分析,并在此基础上以最小化设备计算代价为目标对所研究的问题进行形式化定义;然后,将该问题分解成设备的计算迁移、系统的带宽分配和设备的分组匹配三个子问题,并利用模拟退火、内点法和贪心算法对这三个子问题进行求解;最后,通过联合优化算法对上述子问题进行交替性迭代求解,最终获得最优计算迁移和资源分配策略。仿真结果表明,所提出的联合优化策略不但优于传统的正交多址接入（OMA）方式,而且能获得比平均分配带宽的NOMA技术更低的设备计算代价。