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针对树拓扑片上网络(NoC)中通信时延受约束的低能耗映射问题,提出了一种递归的二路划分算法RPM(recursive bipartitioning for mapping)。RPM基于分而治之策略,首先将NoC映射转化为多层次的IP核通信任务图划分问题,并采用带参数的Kernighan-Lin算法实现最小割值划分。实验结果表明,与已有算法相比,RPM可以在较短的时间内获得能耗更低的映射解。通过设置不同的参数,RPM既可以用于生成高质量的优化解,也可用于快速的NoC设计空间探索中。 相似文献
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在电信运维的容量预测过程中,存在容量指标和部署业务种类繁多的问题。现有研究未考虑指标数据类型的差异,对所有类型的数据使用同种预测方法,使得预测效果参差不齐。为了提升指标预测效率,提出一种指标数据类型分类方法,利用该方法将数据类型分为趋势型、周期型和不规则型。针对其中的周期型数据预测,提出基于双向循环神经网络(BiRNN)的周期型容量指标预测模型,记作BiRNN-BiLSTM-BI。首先,为分析容量数据的周期特征,提出一种忙闲分布分析算法;其次,搭建循环神经网络(RNN)模型,该模型包含一层BiRNN和一层双向长短时记忆网络(BiLSTM);最后,充分利用系统忙闲分布信息,对BiRNN输出的结果进行优化。与传统的三次指数平滑、差分自回归移动平均(ARIMA)模型和反向传播(BP)神经网络模型进行比较的实验结果表明,在统一日志数据集和分布式缓存数据集上,提出的BiRNN-BiLSTM-BI模型的均方误差(MSE)分别比对比模型中表现最优的模型降低了15.16%和45.67%,可见预测准确率得到了很大程度的提升。 相似文献
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传统运动识别技术多以传感器位置固定为前提进行识别,但当传感器放置位置或握持方式发生变化时运动识别率会受到相应影响。该文提出了一种基于手机传感器的握持方式判断及运动状态识别方法,解决了传感器随放置位置不同影响运动识别率的缺点。该方法首先通过传感器对设备握持方式进行判断,使用不同握持方式下的三轴加速度数据进行特征提取,通过多层小波变换得到各层高频和低频部分,对其进行组合形成初级特征,用奇异值分解对初级特征进行降维得到最终特征,使用基于径向基核函数的多分类支持向量机 (SVM) 对特征分类,进而判断不同握持方式下的不同运动。实验结果表明,该方法对不同运动方式下的平均识别率为93%。 相似文献
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安全关键系统的防危性技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为设计高防危性的安全关键系统,阐述了安全关键系统防危性的本质含义。并从设计方面研究防危性的实现机制,其中重点研究了基于防危核的高防危保障技术。同时提出了基于反射式技术的编程语言——Open C++的实现机制,为防危核的实现探索了新的途径,也为安全关键系统探索了有效的防危新机制。 相似文献
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研究了安全关键实时系统传统的高可信保障机制,提出了一种可支持多级关键度的新可信性保障机制。使用该机制则可根据各子系统的实际可信性需求采用相应的冗余数进行容错处理。为评估该可信性保障机制,改进了传统的多模型可信性评估方法。基于马尔可夫模型,文章建立了一种统一的可信性评估模型,使用该模型则可按不同关键度子系统的实际可信性需求进行独立的评估。同时,该文使用了大量的实例进行例证。 相似文献
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分布式程序执行行为的不确定性导致其调试工作复杂化,以至于无法用传统的调试工具进行调试。CASE-DDB是一种基于事件的调试工具,用于调试用分布式C++语言编写的分布式应用程序。文中介绍了CASE-DDB的设计思想和基本结构,提出了一种调试执行行为不确定的分布式应用程序的方法。 相似文献
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