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992.
993.
994.
We describe the parallelization of a first-order logic theorem prover that is based on the hyper-linking proof procedure (HLPP). Four parallel schemes – process level, clause level, literal level, and flow level – are developed for two types of sequential implementation of HLPP: list based and network based. The motivation for developing each parallel scheme is presented, and the architecture and implementation details of each scheme are described. Issues about parallel processing, such as serialization and synchronization, load balancing, and access conflicts, are examined. Speedups over sequential implementations are attained, and timing results for benchmark problems are provided. 相似文献
995.
基于测量的接纳控制研究 总被引:17,自引:1,他引:16
与传统的接纳控制算法相比,基于测量的纳控制有诸多优点,首先它无需知识应用的流量模型,其次它能动态适应网络的负载变化,提高网络资源的利用率。文中分析了基于测量的接纳控制的基本思想,并在此基础上提出和实现了一种自适应的接纳控制算法(Adaptive Measurement-Based Admission Control,AMBAC).作者通过实验对该算法进行了验证,发现在系统资源利用率(或接纳能力)接近的情况下,与传统的(固定时间窗口的),MBAC相比,AMBAC能达到更低的平均分组丢失率。 相似文献
996.
基于自组织神经网络的烧结终点自适应预报系统的开发 总被引:3,自引:0,他引:3
烧结终点的在线检测和提前预报对于稳定终点,进而提高烧结矿强度和产量、降低能耗有重要意义。文章介绍了烧结终点的软测量方法;提出了一个新的预报参数——风箱废气温度曲线拐点;将多层前向人工神经网络应用于烧结终点的预报,对BP算法做了较大改进,使学习算法可以自组织神经网络的结构。应用这些技术开发的烧结终点自适应预报系统能够快速、准确地判断和预报烧结终点的状态,可用于在线操作指导或作为自动控制的依据。 相似文献
997.
998.
On-line Algorithm for Blind Signal Extraction of Arbitrarily Distributed,but Temporally Correlated Sources Using Second Order Statistics 总被引:4,自引:0,他引:4
Most of the algorithms for blind separation/extraction and independent component analysis (ICA) can not separate mixtures of sources with extremely low kurtosis or colored Gaussian sources. Moreover, to separate mixtures of super- and sub-Gaussian signals, it is necessary to use adaptive (time-variable) or switching nonlinearities which are controlled via computationally intensive measures, such as estimation of the sign of kurtosis of extracted signals. In this paper, we develop a very simple neural network model and an efficient on-line adaptive algorithm that sequentially extract temporally correlated sources with arbitrary distributions, including colored Gaussian sources and sources with extremely low values (or even zero) of kurtosis. The validity and performance of the algorithm have been confirmed by extensive computer simulation experiments. 相似文献
999.
A backpropagation learning algorithm for feedforward neural networks withan adaptive learning rate is derived. The algorithm is based uponminimising the instantaneous output error and does not include anysimplifications encountered in the corresponding Least Mean Square (LMS)algorithms for linear adaptive filters. The backpropagation algorithmwith an adaptive learning rate, which is derived based upon the Taylorseries expansion of the instantaneous output error, is shown to exhibitbehaviour similar to that of the Normalised LMS (NLMS) algorithm. Indeed,the derived optimal adaptive learning rate of a neural network trainedby backpropagation degenerates to the learning rate of the NLMS for a linear activation function of a neuron. By continuity, the optimal adaptive learning rate for neural networks imposes additional stabilisationeffects to the traditional backpropagation learning algorithm. 相似文献
1000.