检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：江德大连理工大学

学位级别：硕士

随着计算机科学与技术的发展,逐渐出现了各种类型的并行计算系统、分布式系统、基于多核处理器的计算系统等,任务分配的覆盖范围也随之拓展。任务分配问题是一类典型的组合优化问题,也是计算机研究领域一个经典问题。研究任务分配的目的... 详细信息

随着计算机科学与技术的发展,逐渐出现了各种类型的并行计算系统、分布式系统、基于多核处理器的计算系统等,任务分配的覆盖范围也随之拓展。任务分配问题是一类典型的组合优化问题,也是计算机研究领域一个经典问题。研究任务分配的目的,就是设计合理有效的方案,将任务分配到系统内的各节点中执行,提高系统某些方面的性能。因此,研究任务分配具有重要的理论和实际价值。由于任务分配问题是NP困难问题,构造有效的近似算法或启发式算法是目前研究的热点。在并行计算中,广泛使用图模型来描述计算中的数据依赖。一旦有了计算的图模型,图划分就可以用来确定任务和数据分解,由这种分解方式产生一种高效的并行计算,因此图划分理论与方法在并行计算领域有着重要作用。本文对并行计算系统中任务分配问题和算法以及图划分问题和算法进行了研究与分析,从中找出两个问题的相似性,设计了并行计算系统中的任务分配问题的基于图划分的求解算法,在处理器和网络同构的并行计算系统中,基于图划分的算法时间复杂度比基于任务聚类算法时间复杂度低,同时能保证各处理器上负载平衡;在处理器异构,网络同构的并行计算系统中,给出了任务交互图的修改方式,证明了对修改后任务交互图的划分所产生的边割与该划分对应的任务分配方式下的计算代价和通信代价之和相等。在此基础上给出了基于多层图划分算法的任务分配算法,该算法时间复杂度低于传统基于图论的任务分配算法,且能求解处理器数任意的任务分配问题。对基于多核处理器的并行计算系统中的任务分配问题,给出了一种超图模型。利用超图模型表示基于多核处理器的并行系统中的多进程／多线程,并给出基于超图划分的对进程／线程进行分配的算法,该算法在尽量最小化处理器节点间和处理器核间通信代价的同时,能保持各个处理器节点和处理器核上的负载大致均衡。利用随机生成的任务交互图进行测试,验证了模型的正确性以及算法的有效性。

关键词：任务分配计算代价通信代价图划分

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基于预决策的卷积神经网络加速研究

基于预决策的卷积神经网络加速研究

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作者：林辉煌北京工业大学

学位级别：硕士

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)目前在计算机视觉领域应用广泛,在图像识别、物体检测以及图像分割等问题上都取得了最优的性能。但是CNN是深度的人工神经网络,其前馈传播需要进行大量的卷积运算,而且其网络层数和隐... 详细信息

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)目前在计算机视觉领域应用广泛,在图像识别、物体检测以及图像分割等问题上都取得了最优的性能。但是CNN是深度的人工神经网络,其前馈传播需要进行大量的卷积运算,而且其网络层数和隐藏层的网络节点数会随着任务难度的增加而增加。因此,CNN过高的计算复杂度,对其在实时性要求较高的应用场景中的使用产生了限制,如对行人和车辆进行检测的交通监控等问题;对其在计算能力较低的设备上的应用也有很大的限制,如移动设备等。本文主要对CNN在图像识别和物体检测中应用的加速方法展开了系统而深入的研究,主要包括以下内容:1.针对CNN在二元图像分类和特定物体检测问题上的应用,提出了一种基于预决策的卷积神经网络加速方法。该方法充分利用了CNN特征的冗余性和多层特征的判别力,建立了基于CNN的级联分类器,实现加速。在构建级联分类器的过程中,对于每一阶的特征选择,提出了特征点选择模型。特征点选择模型充分考虑了CNN各层特征点的分类能力和计算代价,跨层进行特征点的选择,所选特征点的分类能力和计算代价整体最优。本文分别在CIFAR-10、Pascal VOC2007、INRIA和TRECVID等数据集上对该方法进行了测试。实验表明,对于二元图像分类和特定物体检测问题,该方法在有极小性能损失的情况下,能实现较大的加速。另外,该方法可以与很多之前的CNN加速方法结合起来使用,实现更大的加速。2.对基于预决策的卷积神经网络加速方法进行了系统实现。该系统主要包括:特征点选择模型训练集提取模块、CNN网络结构量化模块、特征点选择模型训练模块、级联分类器建立模块。对于深度较大和比较复杂的CNN模型,本文提出的方法在训练过程中时间和空间复杂度都非常大,该系统使用了一些实现技巧,大大压缩了模型的训练时间和所需内存空间。

关键词：卷积神经网络加速预决策级联分类器特征点选择计算代价

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基于Petri网分解技术的死锁分析与控制

基于Petri网分解技术的死锁分析与控制

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作者：何文龙西安电子科技大学

学位级别：硕士

自动制造系统是一种无人工或较少人工干预的生产过程。由于缺少人为干预,容易导致资源分配不合理而产生死锁。要使自动制造系统稳定安全地运行,须处理好制造系统的死锁问题。Petri网作为一种数学建模、分析工具,可准确、有效地对自动制... 详细信息

自动制造系统是一种无人工或较少人工干预的生产过程。由于缺少人为干预,容易导致资源分配不合理而产生死锁。要使自动制造系统稳定安全地运行,须处理好制造系统的死锁问题。Petri网作为一种数学建模、分析工具,可准确、有效地对自动制造系统建模、分析和死锁控制。基于Petri网,人们提出了很多针对自动制造系统死锁问题的控制方法。这些方法通常需要计算网系统的可达图或信标,因此计算复杂性是一个需要面对的问题。本文针对计算复杂性问题,以S3PR网为模型,提出网模型分解控制方法。该方法首先通过共享变迁把一个网模型分解为两个（或多个）子网并为每个子网设计活性Petri网控制器。然后分析两受控子网合并时产生死锁的原因。最后为合并后的网添加控制库所,得到整个网系统的活性Petri网控制器。本文给出的方法只需要计算子网的可达图。由于可达图的规模与Petri网的规模成指数关系,所以子网可达图的规模相对于整个网系统可达图的规模来说大大减小,因此该方法可以有效降低计算代价。本文的主要工作包括:1.针对受控子网合并后出现的死锁问题,通过对子网的状态分析,我们发现两子网的某些特殊状态在合并后的网系统中会相互抑制共享变迁的使能,结果导致所有共享变迁均不可以使能,产生死锁。针对死锁产生的原因,本文给出了阻止死锁产生的方法。2.通过多级分解一个网模型,可以使得每个子网的规模都充分小,进一步降低计算代价。研究发现,有些Petri网模型,可以被多级分解为n个活的子网,这样就无需在第一步用现有的方法为子网设计活性控制器,只需利用本文方法逐级地设计活性控制器。3.运用向量覆盖技术减少需要考虑的特殊状态的数目,可以有效减少冗余控制库所的产生,使得控制器的规模变小,也在一定程度上减小了计算负担。4.通过细化子网的特殊状态,研究两子网的特殊状态之间更加具体的对应关系,控制策略得到了优化。优化后的控制策略可更有效地控制Petri网的死锁问题,最后可以得到具有更多许可行为的活性Petri网控制器。

关键词：自动制造系统 Petri网死锁问题计算代价分解控制多级分解

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基于表示学习的目标检测与分割算法研究

基于表示学习的目标检测与分割算法研究

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作者：马栋梁江南大学

学位级别：硕士

随着人工智能浪潮的到来,深度学习作为表示学习的一个重要分支,其发展大幅提高了视觉识别任务的最终性能。尽管有着大量的理论、学术研究,但在面对复杂应用环境以及计算资源相对匮乏的设备平台时,视觉识别模型的表现仍不如人意。作为视... 详细信息

随着人工智能浪潮的到来,深度学习作为表示学习的一个重要分支,其发展大幅提高了视觉识别任务的最终性能。尽管有着大量的理论、学术研究,但在面对复杂应用环境以及计算资源相对匮乏的设备平台时,视觉识别模型的表现仍不如人意。作为视觉识别任务的核心问题,目标检测和分割任务的发展始终在模型准确率与计算效率的取舍中艰难前进。本文的核心思想是利用表示学习相关理论,在保证视觉识别任务性能的前提下,能够设计出低延迟、低功耗的视觉识别模型。本文的主要工作如下:对目前表示学习中在视觉识别任务起重要作用的深度卷积神经网络进行梳理,介绍具有代表性的深度卷积神经网络和轻量级卷积神经网络。并对表示学习在视觉识别任务中的相关工作从多尺度特征学习、上下文特征学习以及关系网络三个方面进行概要总结。其中,多尺度特征学习从图像金字塔、预测金字塔、特征融合以及特征金字塔四个角度进行分析;上下文特征学习通过全局上下文特征学习和局部上下文特征学习进行阐述;并对关系网络在视觉识别任务上的应用从图卷积神经网络和自注意力机制两个方面进行整理。针对医院现有医疗设备计算资源相对匮乏的问题,采用上下文特征编码病灶周围区域的信息,再通过自注意力机制选取更具辨别性的特征。将上下文模块与注意力机制联合,构造上下文自注意力卷积模块,以其为基础搭建轻量级卷积神经网络,并将其应用于皮肤病灶分割任务中。本文所提出的上下文自注意力皮肤病分割网络在模型参数仅有0.5 M,计算代价8G FLOPS的前提下,能够在ISBI 2017数据集上能够实现80.9%平均交并比的分割精度。同时,算法在分辨率大小为768×1024图像上能够达到20 FPS的推断速度。实验结果表明,上下文自注意力皮肤病分割网络提高了皮肤病灶检测的研究效率和实用价值。针对人脸识别任务,采用单阶段目标检测框架提取多尺度特征。为解决卷积神经网络浅层特征中语义信息较少的问题,使用空洞卷积和金字塔架构构造轻量级特征提高模块,在尽可能减少计算代价的前提下,提高模型对浅层特征中语义信息的辨别能力。同时,针对模型召回率较低的问题,引入锚点致密策略。算法在PASCAL Face、AFW、FDDB以及WIDER FACE多个数据集上进行测试,在实现高精度的同时,能够在分辨率大小为1024×1024的图像上达到64 FPS的推断速度。并在FDDB人脸检测数据集上取得了超越两阶段检测算法Faster RCNN的检测效果。通过多个实验进行验证,本文所提出的算法能够显著增强人脸检测模型的性能和计算效率。在本文中,我们采用上下文特征学习和多尺度特征学习进行特征提取操作,并结合关系网络中的注意力机制改善卷积算子的弊端,通过设计符合具体任务的卷积神经网络架构,提出用于皮肤病灶检测任务和人脸识别任务的相关算法。我们所提出的算法在具备高精度的同时,能够实现低延迟的识别效果,这对于推动视觉识别模型最终的落地与应用具有一定的研究意义。

关键词：表示学习视觉识别模型性能计算代价推断速度

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基于强化学习的无人机用户自适应边缘计算卸载策略研究

基于强化学习的无人机用户自适应边缘计算卸载策略研究

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作者：李慧哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近几年,无人机技术的蓬勃发展使其因低成本、易于部署、独特的空中视角等优势被广泛地应用在了军用和民用领域,例如在火灾救援时提供实时的空中视角全景图像信息以预测火势蔓延情况,在公共安全场景提供实时的安全监控、目标侦察和识别... 详细信息

近几年,无人机技术的蓬勃发展使其因低成本、易于部署、独特的空中视角等优势被广泛地应用在了军用和民用领域,例如在火灾救援时提供实时的空中视角全景图像信息以预测火势蔓延情况,在公共安全场景提供实时的安全监控、目标侦察和识别服务等。在这些应用中,无人机实时地对采集的图片或视频信息执行图像特征识别算法,以尽快地将特征信息回传给服务用户。由于特征识别算法计算密度大,对算法执行者的计算能力有较高的要求。而无人机的机载计算资源和能量资源都十分有限,实时地执行这类计算密度大的计算任务对无人机的能量损耗和计算任务的延时损耗会很大。移动边缘计算的出现为无人机用户的计算困境提供了解决方案,它将云服务器的计算资源下沉至用户的边缘,无人机用户可以通过直接接入移动边缘网络的接入点将计算任务卸载到边缘服务器。然而,由于移动边缘环境的复杂性和无人机的非稳定性,无人机和边缘接入点的无线通信状态受阴影衰落、噪音、干扰等的影响通常是时变的,而通信信道的状态对无人机传输计算任务时的时延和能量损耗会有很大的影响。此外,多无人机用户之间的无线通信信道还会发生互相干扰的情况,这使得在时变通信条件下设计一种无人机用户自适应的边缘计算卸载策略具有很大的意义。因此,本课题开展了基于强化学习的无人机用户自适应边缘计算卸载策略技术的研究。本文研究了时变通信信道情况下面向单无人机用户的边缘计算卸载策略。本文结合无人机实际应用服务对无人机用户计算任务模型和任务卸载模型进行了构建,并推导了该任务卸载场景下的由无人机的能量损耗和计算任务的延时损耗组成的计算代价公式和相应的优化问题。接着,针对该优化问题,本文首先在假设时变通信信道状态信息已知的基础下利用穷举思想的算法对优化问题进行求解。考虑到穷举算法对设备的算力需求大且实时地获取时变通信信道的信令成本大,我们提出了一种基于强化学习的自适应计算卸载算法。该算法在无需实时获取信道状态信息的情况下基于历史的卸载经验进行任务卸载决策,通过仿真实现,我们所提出的算法性能可以接近穷举算法的性能。本文还研究了时变通信信道情况下面向多无人机的边缘计算卸载策略。本文综合考虑无人机计算任务的异构性、边缘网络中计算资源的异构性和通信资源的有限性,推导了多无人机用户边缘计算卸载的优化目标,构建了对应的优化问题。接着,基于对优化问题的分析,我们首先假设系统集中决策者存在且全局信息已知的情况下,利用传统的集中式算法对该优化问题进行了求解。然而,由于集中式算法系统自适应性能差且全局信息获取所需的信令成本大,我们提出了一种基于多智能体协作的分布式的强化学习算法利用历史经验求解多无人机用户的任务卸载问题,通过仿真实现,该算法能够接近集中式穷举算法。

关键词：无人机边缘计算自适应计算代价强化学习

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数据仓库中实体化视图的一致性维护问题的研究

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计算机应用与软件 2005年第5期22卷 43-45,56页

作者：谷岩郭庆广州大学广东广州510091

实现实体化视图是提高系统响应时间的一个关键技术和有效的解决方案,但在具体的实现过程中面临着实体化视图的一致性维护问题。由于源数据的不稳定性,其结构和数据的变化必须及时传播到实体化视图中,以保持实体化视图与源数据的变化一致... 详细信息

实现实体化视图是提高系统响应时间的一个关键技术和有效的解决方案,但在具体的实现过程中面临着实体化视图的一致性维护问题。由于源数据的不稳定性,其结构和数据的变化必须及时传播到实体化视图中,以保持实体化视图与源数据的变化一致性,否则会降低实体化视图中数据的新鲜度,并影响OLAP查询结果的真实性和有效性。为此本文针对视图的一致性维护问题,介绍了视图中数据的维护方法,同时还就实体化视图结构的维护,提出了使视图重计算代价最小化的解决方案和基本算法。

关键词：实体化视图一致性维护数据仓库 OLAP查询解决方案关键技术响应时间实现过程不稳定性维护方法视图结构计算代价源数据新鲜度真实性最小化算法

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R-树聚集在空间数据仓库中的应用

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云南大学学报（自然科学版） 2003年第4期25卷 328-331,334页

作者：汪金钟宣武云南大学计算机科学与工程系云南昆明650091

空间数据库存储空间对象的相关信息,在很多实际应用中需要汇总空间数据,但这种汇总非常耗费时间而且计算代价很高.受非空间数据仓库的启发,可以建立空间数据仓库来加速空间OLAP操作.考虑星型模式且着重于空间维的概念分层,这种分层主要... 详细信息

空间数据库存储空间对象的相关信息,在很多实际应用中需要汇总空间数据,但这种汇总非常耗费时间而且计算代价很高.受非空间数据仓库的启发,可以建立空间数据仓库来加速空间OLAP操作.考虑星型模式且着重于空间维的概念分层,这种分层主要根据空间R-树索引来建立.提出了一个空间查询算法,并考虑了数据更新.

关键词：空间数据库存储空间汇总计算代价非空间数据仓库空间OLAP操作星型模式 R-树空间查询算法

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高效无证书签名

高效无证书签名

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作者：张磊南京师范大学

学位级别：硕士

数字签名在公钥密码学中有着非常重要的地位。它在很多实际应用中提供认证性，数据完整性，不可否认性。相对于普通的数字签名，还有一些具有特殊应用的签名，比如盲签名与环签名，他们在一些特殊的领域起着很大的作用。无证书签名... 详细信息

数字签名在公钥密码学中有着非常重要的地位。它在很多实际应用中提供认证性，数据完整性，不可否认性。相对于普通的数字签名，还有一些具有特殊应用的签名，比如盲签名与环签名，他们在一些特殊的领域起着很大的作用。无证书签名优势在于：1、签名验证者在验证签名时无需验证用户公钥的有效性。2、没有基于身份的密码系统中的密钥托管问题。由此可见，在无证书密码系统下设计签名方案是一件非常有意义的事。本文对一般签名、盲签名与环签名在无证书密码体制下的设计进行了研究。首先，本文中给出了一个无证书签名方案，这个方案基于双线性映射。此方案可以在无证书签名的最强安全模型下得到证明。在计算代价方面，这个方案签名和验证总共只需要2个pairing。这个方案比其它现有的能抵抗超级第Ⅰ/Ⅱ攻击者的方案都要高效。其次，首先给出了一个新的基于pairing的无证书签名方案，这个方案在某些情况下比先前方案都要高效。然后，基于这个签名方案，我们给出了一个无证书的盲签名方案。就我们所知，这是无证书体系下的第一个盲签名方案。最后，给出了一个无证书环签名方案。无证书环签名的安全模型也被提出。这个环签名方案基于双线性映射。在签名阶段，这个方案只需计算2个pairing，而在验证阶段只需计算3个pairing。这个无证书环签名方案是第一个安全性能在我们的模型下得到证明的方案。

关键词：安全性能计算代价安全模型证书体系盲签名方案攻击者超级抵抗 pairing 证明双线性映射基于身份密码体制设计密钥托管密码系统公钥用户验证签名签名验证

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关于模板匹配优化的一般理论和方法

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电子学报 1987年第4期 79-88页

作者：张天序彭嘉雄华中工学院华中工学院武汉

本文提出了图象匹配中检测门限新的估计方法。研究了模板匹配的优化和最佳子模板实时估计的一般理论和方法。并用正态核加权和密度函数拟合法解决了非正态图象模板匹配的优化问题。

关键词：模板匹配一般理论非正态分布图象计算代价平均绝对差算法

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二维数字滤波器的一种快速设计法

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电子与信息学报 1986年第4期 255-264页

作者：易克初贾裕民西北电讯工程学院西安近代化学研究所

本文概述了设计二维数字滤波器的已有的几种主要的设计方法,提出了一种简单的设计方法——组合设计法。这种方法具有计算代价低、易于实现线性相移、便于向多维推广等优点。实验结果表明:这种方法比二维窗口法计算代价还低、设计效果更... 详细信息

本文概述了设计二维数字滤波器的已有的几种主要的设计方法,提出了一种简单的设计方法——组合设计法。这种方法具有计算代价低、易于实现线性相移、便于向多维推广等优点。实验结果表明:这种方法比二维窗口法计算代价还低、设计效果更好。它不仅适于在图像处理或其他计算机系统中作为应用软件使用,也适于在涉及二维或多维数字滤波的研究工作中采用。

关键词：滤波器设计方法电子设备计算代价设计法频率抽样法二维

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