一种基于树的蛋白质功能预测算法：KDE–CSSA

针对在每个标签类上直接学习分类模型计算代价高和树层次中低层结点训练数据扭曲的问题,提出了一种基于树层次的蛋白质功能预测算法:核依赖估计–压缩排序选择算法(KDE–CSSA)。该算法先将标签向量投影到标签核的主成分上,仅仅学习少量的回归模型,然后将预测的数值向量投影回原来标签向量空间,利用压缩排序和选择算法获取满足树属性的0,1标签向量。在12个基因组数据集上使用精确率和召回率作为评测标准的实验结果表明,KDE–CSSA算法性能优于目前优秀的CLUS–HMC算法。     

基于面向对象数据库的空间数据管理

当前,关系型数据库与面向对象程序设计语言之间不匹配,造成了数据存取效率低下.为此,提出一种基于面向对象空间数据库的空间数据管理方案.分析现有的空间数据类型,设计矢量空间数据结构、栅格空间数据结构和影像数据结构分别表达矢量、栅格和影像数据,并阐述了矢量、栅格和影像数据的面向对象数据库管理方案.基于开源的面向对象数据库db4o,开发了空间数据管理原型系统,实现了矢量、栅格和影像空间数据的一体化管理,并对空间数据进行可视化.因此,基于面向对象数据库能够实现多源、异构的空间数据管理.     

融合降采样的复基带脉冲压缩算法研究

针对脉冲压缩过程运算复杂度高的问题,提出一种融合降采样的复基带脉冲压缩波束合成方法.该方法首先对波束合成信号进行频谱搬移及低通滤波,然后降采样得到复基带数据,再采用降采样的压缩滤波器实现脉冲压缩得到用于成像的扫描线数据.通过对所提出的脉冲压缩算法进行推导,并采用Chirp码进行脉冲压缩仿真成像与误差分析.实验结果表明:该方法不仅能够完整地保留编码激励信号各项特性,克服图像信噪比低的缺陷,还能大幅度降低脉冲压缩环节的运算复杂度,从而为超声编码技术的应用提供了一种高效的脉冲压缩方法.     

一种大规模体数据压缩体绘制策略

针对基于GPU的大规模体数据直接体绘制过程中遇到的显存不足的问题，提出了一种大规模体数据的压缩绘制策略.该策略结合小波变换和分类矢量量化进行数据压缩，采用基于GPU的光线投射算法进行绘制，在绘制时，只解压变换当前绘制所需要的极少数数据，并结合多分辨率绘制，实现实时交互.基于CUDA的实验表明：该压缩绘制策略有效解决了显存不足问题，并且在保证交互绘制帧率的前提下获得了较好的成像质量.     

一种JPEG2000算术编码器的优化算法与实现

通过对索引表和概率间隔区间更新条件的分析,提出了一种JPEG2000算术编码器的部分并行优化算法.在连续编码两个数据对时,通过预测间隔区间的变化,可以一次完成索引表和间隔区间的更新,从而减小了编码数据的关联性,实现了算术编码器的部分并行编码.设计了基于3级流水线的JPEG2000算术编码器,并通过了FPGA验证.试验结果表明,该算法平均每个时钟编码1.58对数据,比每个时钟编码1对数据的普通算法,编码效率提高了58%.     

头部压缩技术在无线虚拟专用网中的应用研究

无线虚拟专用网技术解决了移动办公员工希望通过移动终端随时随地访问公司局域网的问题.但是用来实现VPN技术的IPsec安全机制引起了数据包的增大,这是在无线网络中所不希望看到的.针对该问题,研究传统的头部压缩机制只压缩外部IP头的不足,并提出应用头部压缩技术对IPsec数据包内外部IP头进行压缩的机制.该机制在IP数据包未进行ESP封装之前先运用IPHC算法进行IP头部压缩处理,然后再进行ESP封装,最后再对ESP封装的数据包的外部IP头和ESP头运用ROHC算法进行压缩处理.分析结果表明:该机制有效地减小     

基于BACKFILL的"削足适履"并行作业调度算法

BACKFILL方法在并行作业调度时并不能有效地的利用CPU资源.在BACK-FILL的基础上,提出一种“削足适履”算法.利用CPU的空闲空间作为判断依据,扩展了可参与填充操作作业的数量,“削足适履”算法通过合理修改队列中作业的参数-CPU数量和运行时间,将BACKFILL算法无法处理的作业填充到空闲的CPU空间中,弥补了BACK-FILL算法的不足,提高了并行系统作业调度CPU利用率.     

基于颜色特征的图像分割方法及其在足球机器人中的应用

提出一种新的适用于跟踪移动机器人的视觉系统的彩色图像分割技术,这种方法采用符合人类视觉特性的HIS颜色空间表示图像的颜色特性,利用人对颜色的感知来对颜色分量进行非等间隔的量化并形成特征矢量,根据HIS颜色空间三个基本分量合成的一维特征矢量直方图进行分割,并克服HIS颜色空间存在不可避免的奇点对图像分割的影响.另外采用一种基于背景图像的非均匀光照修正算法,应用在足球机器人中.实验结果表明该方法不仅使目标定位和方向角更精确,而且提高动态环境下的鲁棒性.     

适用于局域网教学的图像压缩算法研究

提出了一种采用改进的行程编码法 (RL E)和字典编码法 (L Z77)对具有较大冗余信息的图像进行压缩的复合算法 ,试验表明 ,这种复合压缩算法可提高压缩率和压缩、解压速度 ,可广泛用于局域网图像压缩和屏幕监控 ,并可在局域网广播教学中得到应用     

基于最优基小波包的植物病害图像压缩算法

针对现代温室中由于植物病害图像数据量庞大而产生的远程传输负荷过大等问题,分析了植物病害图像存在的数据冗余、视觉冗余等特性,提出了基于最优基小波包的压缩算法。简要介绍了小波包的构造方法及其压缩的基本原理,重点阐述了最优基的构建及病害图像压缩算法实现方法,并与小波变换的压缩方法进行比较。仿真试验表明:提出的算法在保证图像质量的同时能够有效的提高图像压缩性能。     

基于Spark的支持向量机在小麦病害图像识别中的应用

为了提高小麦病害图像分类的效率,提出了一种基于Spark的并行式支持向量机算法。首先对小麦病害图像进行滤波去噪、灰度压缩等处理,利用灰度共生矩阵、不变矩阵等从颜色、纹理和形状3个方面提取49个特征向量;然后通过数据集的切分和并行框架的支持,将大数据并行处理技术Spark与支持向量机结合,运用Scala语言实现了串行支持向量机算法的并行化,并将其应用于小麦病害图像识别。针对小麦锈病和白粉病的图像分类测试结果表明,当测试图像分别是2 600、3 900、5 120张时,该算法对锈病的分类精度依次是76.03%、81.18%、77.82%,对白粉病的分类精度依次是83.27%、85.91%、83.14%,比串行支持向量机分类精度有所提升。分类时间依次是13 928.0、18 506.1、24 897.2 ms,明显低于串行支持向量机的分类时间。改进的算法实现了小麦病害分类精度的小幅度提升,明显提高了处理速度,具有较快的学习收敛速率。     

一种量子粒子群算法的改进方法

针对量子粒子群算法存在的问题,设计基于公共历史的两种群并行搜索的量子粒子群算法.在利用群体历史优质解及最优粒子变异的基础上,对粒子群进行筛选,加快粒子群的收敛速度,并采用两种群并行搜索,防止同时陷入局部极值.通过多个函数的测试,该算法在收敛速度及寻找全局最优方面,都表现出较好的效果.     

一种矢量数据栅格化的方法及其应用

根据传统的矢量数据栅格化的方法,提出了一种利用矢量点进行栅格化的方法,并对其在GIS的二次开发中的应用做了进一步的探讨,结果表明该方法设计简单,能够满足二次开发中的精度要求和功能要求,具有可行性和实用性。     

基于网格带有参考参数的扩展聚类算法

作者在前期研究工作中提出了一种基于网格的带有参考参数的聚类算法(GRPC),该算法从用户的角度去看待聚类,最大程度地避免用户设置聚类参数的盲目性.本文对GRPC算法在高维性和可伸缩性两方面进行了扩展,将高维数据空间的聚类工作分解到二维数据空间来进行,并采用随机抽样技术来处理大规模的数据集.实验仿真表明,该算法能在三维及其以上的数据空间有效地聚类较大规模数据集.     

面向钻蛀振动实时侦听的深度学习模型压缩

  目的   基于深度学习的钻蛀振动识别模型结合边缘计算可实现林业蛀干害虫钻蛀振动长期监测和实时预警,但要求大幅压缩智能识别模型的参数量和运算量。本研究采用深度学习模型压缩算法,在不损失精度的前提下,对已有的钻蛀振动识别模型进行压缩,减小模型的体积并提升模型在嵌入式平台的识别速度。   方法   首先采集双条杉天牛钻蛀振动和背景噪声两类信号训练人工设计的5层卷积神经网络BoringNet,得到钻蛀振动识别模型;然后分别使用不同裁剪率的滤波器裁剪、模型量化、多目标知识蒸馏对钻蛀振动识别模型进行压缩;最后设计上述压缩算法的组合策略,联合使用3种算法对蛀振动识别模型进行压缩,探究多种组合的模型压缩效果。   结果   3种模型压缩算法组合,裁剪率为60%时模型达到最优,此时模型计算量和参数量分别从原模型的18.06 ×106次和0.54 ×106个降低为3.01 ×106次和0.09 × 106个,模型体积从2 200 kB压缩至134.9 kB,树莓派3B+上的识别时间由原模型的9.04 ms降低至1.65 ms,而模型精度仍能达到99.29%,提升了0.5%。   结论   本研究的深度学习模型压缩方法,可以针对钻蛀振动侦听场景大幅压缩模型参数量和运算量,在保证准确率的前提下实现嵌入式平台的实时识别,促进钻蛀振动识别模型从工作站试验到野外实地部署的转变,为钻蛀振动识别的边缘计算奠定基础。      

一种基于FPGA的Sobel边缘检测算法与仿真研究

Sobel边缘检测算子是离散型差分算子,用来运算图像亮度函数的梯度近似值。在图像的任何一点使用该算子,将会产生对应的梯度矢量或法矢量。根据FPGA的并行流水线性以及硬件处理速度快、可编程、可重配置等特点,提出Sobel边缘检测算法:分别计算水平梯度和垂直梯度,将2个方向的梯度值结合起来,通过一个门限值后再输出二值图像。并在FPGA平台上进行了仿真。仿真结果表明,利用该算法能够取得良好图像边缘检测的效果。     

MSP问题解法的并行化研究

为提高MSP问题的多项式时间算法ZH算法的计算速度，使其能够进行更大规模多级图的测试，本文对ZH算法进行了性能分析与并行的可行性评估，针对ZH算法中循环体较多的特点，分别在巨型机和普通PC机上进行MSP问题求解算法的首次并行化实践，随之对并行化算法提出优化方法，在实验中取得了较高的加速比。     

随机需求条件下多商品混合运输供应链网络均衡模型及其求解方法

研究了随机需求环境下具有相互关联的多种商品供应链网络均衡问题.在研究多商品混合运输的同时考虑了需求的不确定性,建立了具有商品交叉运输成本的随机多商品混合运输供应链网络均衡模型,分析了交叉运输成本和罚金对供应链的影响;建立了求解随机多商品混合运输供应链网络均衡模型的投影压缩算法,获得了收敛性结果;数值实例证实了该模型及其求解算法的有效性,同时表明,对于该模型的求解,所运用的投影压缩算法优于普遍采用的修正投影算法和拟牛顿算法.     

MB90F562实现七段式空间电压矢量控制方法

以七段式PWM生成算法为基础，以MB90F562为控制器，设计了异步电动机空间电压矢量（SVPWM）控制方案；给出了空间电压矢量控制软件设计流程；得到了PWM驱动波形；对实验结果进行了理论分析。     

基于BSP的光线跟踪并行处理研究

提出了一种基于BSP树的光线跟踪并行处理方法.该方法通过分析视点与场景空间的关系,进行像素空间的划分,避免并行处理任务分配的盲目性;采用近似的NSOTA算法保证了任务分配的均衡性.试验表明,并行方法能大大提高光线跟踪的处理速度.