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1.
根据带约束因子PSO算法,推导出认知因子c1、社会因子c2和惯性权重w之间应满足的关系.提出新的DCF-PSO算法,随着其中的惯性权重非线性递减,动态调整c1和c2值.通过Benchmark验证了改进后算法的高效性能.实验结果表明,算法表现优异. 相似文献
2.
提出了一种数据块关系指导的缓存替换方法BDP(block correlations directed replacement policy).数据块关系所表示的空间局部性可以用来指导存储系统的缓存替换策略.BDP利用历史访问信息和实时访问信息,预测数据块未来的空间局部性特征,并设计数据块驻留时间的控制策略,减少现有替换算法对空间局部性预测失败带来的失效惩罚.同时给出了BDP的有效缓存模型.模拟结果显示,对大多数实际系统工作负载,BDP的失效率相对LRU算法下降11%~38%,优于现有的考虑空间局部性的替换算法. 相似文献
3.
下一代可扩展交换机/路由器 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了目前网络核心设备所存在的问题,分析了下一代交换机/路由器的功能需求,对所涉及的一些关键技术和体系结构问题进行了研究,讨论了关系到交换网络扩展性的光背板和体系结构技术、大容量交换单元技术和交换网络结构等问题,明确了下一代核心路由系统的发展反向。 相似文献
4.
针对基于监控视频的人体异常行为识别问题,提出了基于主题隐马尔科夫模型的人体异常行为识别方法,即通过无任何人工标注的视频训练集自动学习人体行为模型,并能够应用学到的人体行为模型实时检测异常行为和识别正常行为。这一方法主要围绕"低层视频表示-中层语义行为建模-高层语义分类"3个方面进行:1)基于时-空间兴趣点构建了一种紧凑的和有效的视频表示方法。2)提出一种新颖的语义主题模型(Topic Model,TM)——主题隐马尔科夫模型(Topic Hidden Markov Model,THMM),它能够自然地分组视频中检测到的人体行为。主题隐马尔科夫模型基于已有的马尔科夫模型和主题模型构造,不但聚类运动词汇成简单动作,而且聚类简单动作成全局行为,同时建模了行为时间上的相关性。THMM是一个4层贝叶斯主题模型,它将视频序列建模为行为的马尔科夫链,同时行为是视频序列中某些视频剪辑(Clip)的概率分布;将视频剪辑建模为动作的随机组合,同时动作是视频剪辑中运动词汇的概率分布。克服了传统隐马尔科夫模型和主题模型在人体复杂行为建模过程中精度、鲁棒性和计算效率上的不足。3)提出运行时累积的异常性测度及其在线异常行为检测方法和基于在线似然比检验(Likelihood Ratio Test,LRT)的实时正常行为分类方法,从而克服了实时行为识别过程中由于缺乏充分的视觉证据而引发的行为类型歧义,能完较好地完成监控场景中实时异常行为检测和在线正常行为识别的任务。取自实际监控场景的实验数据集上的实验结果证明了本方法的有效性。 相似文献
5.
(m,p1)有效解决了µ-pattern中第一个数字为0时部分约束规范失效的问题。在弱硬实时调度算法研究的基础上,针对(m,p1)约束规范,提出了一个动态弱硬实时调度算法,分析与仿真结果表明,算法效果良好。 相似文献
6.
7.
该 破碎机采用液压破碎的原理 ,利用液压站输入的高压油通过柱塞缸对放入破碎腔内的残极块进行挤压、破碎 ,主要对已焙烧或未焙烧的铝电解阳级残极块和电极残极块进行破碎。该机可破碎500mm×550mm×1350mm的长方形或长型物料。1结构改进500t残极破碎机因其操作方便 ,破碎力大 ,生产率高 ,自动化程度高 ,被广泛应用于碳素行业中。但在生产实践中暴露出很多问题。我们针对这些问题做了改进。1.1防护装置的改进为了除去在破碎中产生的粉尘 ,净化空气 ,老式机器在机架上安装了除尘装置(如图1中双点画线所示)。该装… 相似文献
8.
9.
研究了直接互连结构DIN应用到数据交换中存在的问题。针对数据交换应用特性,对DIN中的吞吐量、时延、路由算法和死锁解决策略进行了分析。研究表明,DIN中的理想吞吐量与结构规模的倒数成正比。把DIN应用到数据交换结构中,源路由表技术和最短路径算法更适合,采用死锁恢复机制能更好的利用系统资源。 相似文献
10.
【目的】临近降水预报是涉水灾害预警、洪水预报和调度管理等依赖气象预报决策的重要基础。高精度、高时空分辨率的气象雷达观测能够有效捕捉天气过程变化,发展基于雷达回波外推的临近降水预报方法,是中小流域高精度雨洪预报预警的关键。【方法】以银川贺兰山地区2017—2020年的C波段天气雷达和地面降水资料为基础,开展了ConvLSTM、ConvGRU和PredRNN三种卷积循环神经网络模型在不同降水情景下的预报性能研究,并将三种模型的预报结果与基于半拉格朗日外推的光流法进行对比分析。研究采用临界成功指数(CSI)、命中概率(POD)、虚警率(FAR)、均方根误差(RMSE)和结构相似性指数(SSIM)5种指标评估了三种模型在不同天气系统发展过程中的预报能力。【结果】结果显示:ConvLSTM模型可以较好的预测回波变化过程,而PredRNN模型对回波驻留和发展的过程预报效果较好;随着雨强的增大、预报时长的增加,卷积循环神经网络模型对回波运动的捕捉能力和回波强度变化的预测能力显著强于光流法;ConvLSTM模型能够更好的预报中小雨天气过程,结构更加复杂的PredRNN模型对暴雨过程具有更好的预报效果。... 相似文献