检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2012年第6期40卷 1207-1212页

作者：朱文兴程泓福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108

电路划分是超大规模集成电路(VLSI)设计自动化中的一个关键阶段,是NP困难的组合优化问题.本文把基于顶点移动的Fiduccia-Mattheyses(fm)算法结合到分散搜索算法框架中,提出了电路划分的分散搜索算法.算法利用fm算法进行局部搜索,利用分... 详细信息

电路划分是超大规模集成电路(VLSI)设计自动化中的一个关键阶段,是NP困难的组合优化问题.本文把基于顶点移动的Fiduccia-Mattheyses(fm)算法结合到分散搜索算法框架中,提出了电路划分的分散搜索算法.算法利用fm算法进行局部搜索,利用分散搜索的策略进行全局搜索.为满足该方法对初始解的质量和多样性的要求,采用贪心随机自适应搜索过程(GRASP)和聚类相结合的方法产生初始解.实验结果表明,算法可以求解较大规模的电路划分实例,且与基于多级框架的划分算法hMetis相比,划分的质量有明显的提高.

关键词：分散搜索 GRASP fm算法电路划分

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基于Cell对称矩阵结构的电路划分方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2016年第5期28卷 836-840页

作者：蒋艳德郭阳王济铭国防科学技术大学计算机学院长沙410073

电路划分是超大规模集成电路自动化设计中的一个关键的阶段,同时也是NP-hard组合优化问题.文中基于结点移动的Fiduccia-Mattheyses(fm)算法提出新的cell对称矩阵数据结构,实现一种电路划分方法.首先使用对称矩阵数据结构存储结点和线网... 详细信息

电路划分是超大规模集成电路自动化设计中的一个关键的阶段,同时也是NP-hard组合优化问题.文中基于结点移动的Fiduccia-Mattheyses(fm)算法提出新的cell对称矩阵数据结构,实现一种电路划分方法.首先使用对称矩阵数据结构存储结点和线网信息,然后利用简单的加减运算代替划分过程中结点增益的计算,最后简化原始算法中复杂的判断与计算完成对电路的划分.实验结果表明,与原始fm算法相比,在保证得到等价划分结果的情况下,该方法显著简化了实现过程,并且保持了线性复杂度;对电路实例进行划分,平均切边优化效果达到95.89%.

关键词：电路划分物理设计 fm算法增益计算 cell对称矩阵超大规模集成电路

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脑力负荷检测算法研究

脑力负荷检测算法研究

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作者：王美涵北方工业大学

学位级别：硕士

随着现代社会科技水平的发展,在诸如载人航天、飞机驾驶、潜艇深海作业等操作复杂性较高的工作中,对操作人员的脑力负荷进行实时检测,实现脑力负荷的评估并进行反调节以合理地控制操作人员的工作时间,对操作人员的身心健康和安全都有着... 详细信息

随着现代社会科技水平的发展,在诸如载人航天、飞机驾驶、潜艇深海作业等操作复杂性较高的工作中,对操作人员的脑力负荷进行实时检测,实现脑力负荷的评估并进行反调节以合理地控制操作人员的工作时间,对操作人员的身心健康和安全都有着重要意义。脑电特征的维度较高,容易发生过拟合,因此在对特征训练前进行特征选择具有必要性,并且特征选择有益于研究不同节律和不同脑区的电极点对脑力负荷的影响大小。目前的研究中主要通过主成分分析、遗传算法对脑电特征进行特征选择,但主成分分析法属于无监督降维,无法衡量每个特征对脑力负荷的影响大小,而遗传算法的消耗时间长,因此本文提出利用机器学习方法进行特征选择。另外,在脑力负荷分类器的选择上,传统的支持向量机、逻辑回归等算法对组合特征权重的学习有所欠缺,提出引入因子分解机算法(Factorization Machine,fm)作为分类器来训练脑电特征。本文针对模拟飞行员脑力负荷检测问题展开研究,对15名被试进行低唤醒、适中负荷、高负荷下的模拟飞行任务实验,采集到三种负荷任务下的脑电信号。首先对原始脑电信号进行去伪迹处理,并通过计算功率谱密度提取信号的能量特征,最终获得120维脑电特征。利用机器学习中的L1正则和基尼不纯度法对120维脑电特征进行选择,通过对15名被试实验结果的分析,提出?节律下特征重要程度明显大于其他节律下特征重要程度,且相比其他区域,颞叶区和枕叶区的电极特征对脑力负荷变化有更重要的影响,可将其它节律和区域的特征滤除从而实现对特征降维。基于电极点之间的联系,希望寻找一种算法能更深入的挖掘组合特征,提出引入因子分解机(Factorization Machine,fm)算法作为脑力负荷分类器,该算法对权重进行向量化,能够提高组合特征权重的表达性。相比未进行特征选择和传统支持向量机算法建立模型,本文提出的特征选择结合fm算法的脑力负荷检测模型更加具有可解释,且模型泛化能力得到提升。

关键词：脑电信号脑力负荷特征选择 fm算法

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基于几何规划的恶意攻击下网络最优通信资源分配策略研究

基于几何规划的恶意攻击下网络最优通信资源分配策略研究

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作者：杨心如深圳大学

学位级别：硕士

通信资源分配是无线通信中的一个重要问题,它涉及到如何在有限的无线频谱资源中为不同的用户分配合适的资源,以满足用户对通信质量和服务的需求。由于通信系统涉及多种类型的资源和约束条件,因此难以得出一个最优解。同时,由于通信环境... 详细信息

通信资源分配是无线通信中的一个重要问题,它涉及到如何在有限的无线频谱资源中为不同的用户分配合适的资源,以满足用户对通信质量和服务的需求。由于通信系统涉及多种类型的资源和约束条件,因此难以得出一个最优解。同时,由于通信环境是不稳定的,通信信道会受到多种干扰,通信质量会随时变化,因此需要考虑如何适应这些不确定因素。为解决这一难题,本文采用几何规划与博弈论相结合的方法,基于分布式功率控制算法——Foschini-Miljanic(fm)算法,通过调整算法的参数来稳定算法的动态性能,分析了存在一个恶意攻击者时多网络情景下算法的动态稳定性,并提出了子网络和攻击者各自的决策算法。具体来说,本文研究内容主要分为以下两个部分: (1)研究了fm算法的两个稳定性问题——输入输出稳定问题和结构不确定性下的鲁棒镇定问题能够通过几何规划(GP)建模得到有效解决。实现了在通信网络中,通过调整信道的传输增益和干扰增益来保证fm算法的稳定性。最后,通过数值算例验证了所提出理论的有效性。 (2)研究了未知恶意加边攻击者存在情况下,蜂窝网络上的最优分布式资源分配策略寻求问题。本文先对该问题进行系统建模,介绍了离散时间fm算法后构建了一个多网络拓扑结构(No N)和一个联合博弈(Go G)框架。具体来说,所有子网决策者共同组成一个纳什博弈,而每个子网决策者和攻击者之间的冲突则由Stackelberg博弈来捕获。首先,基于第一部分的研究成果,证明了多网络通信资源分配可以进行几何规划建模,并通过凸优化有效解决。然后,通过相应理论计算出了各个子网络可容忍的攻击幅度上限,并证明了相应的几何规划建模在温和攻击下是可解的,即在Go G中存在格式塔纳什均衡(GNE)。此外,提出了一种子网决策者进行决策的循环启发式算法HIG,该算法通过迭代地使用几何规划来求解上述GNE,并证明了该算法的渐进收敛。相应地,提出了一种攻击者进行决策的贪婪的启发式策略算法HWA,展示了恶意攻击者如何高效地添加关键边缘来破坏拓扑结构。理论与仿真结果表明:尽管存在结构不确定性和恶意攻击,所有子网中信道的传输增益和干扰增益仍然能通过几何规划在有限的预算内同时得到了很好的调整,并保证了fm算法的稳定性。本文所提出的算法为实际应用中复杂网络的资源分配问题提供了理论基础的同时,也为未知干扰和攻击存在下开展预防行动做准备。

关键词： fm算法几何规划联合博弈恶意攻击多网络

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面向复杂海底地形及洋流扰动的水下机器人路径规划

面向复杂海底地形及洋流扰动的水下机器人路径规划

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作者：高存璋中国科学院大学

学位级别：硕士

面对广阔的海洋，人类必须借助一些工具来探索水下环境、进行海洋观测，自主水下机器人(AUV)就是这样一种有效工具。路径规划是实现机器人智能化的重要组成部分，AUV要想实现水下自主作业，路径规划是必须要解决的问题。并且规划路径的... 详细信息

面对广阔的海洋，人类必须借助一些工具来探索水下环境、进行海洋观测，自主水下机器人(AUV)就是这样一种有效工具。路径规划是实现机器人智能化的重要组成部分，AUV要想实现水下自主作业，路径规划是必须要解决的问题。并且规划路径的优劣，很大程度上决定了它完成任务的效果。　　传统的路径规划算法，例如基于图搜索的Dijkstra算法和其改进后的A*算法，以及基于采样的RRT算法和其改进后的RRT*算法，仅仅考虑避障问题。面对当前越来越精确、丰富的先验地形信息，鲜有算法可以充分利用他们。本文基于海底数字高程地图(DEM)，考虑水下机器人近底作业工况，提出了扩展A*算法及FastMarching(fm)改进算法，这些改进算法能够利用先验地形信息，提高路径规划的效果。仿真分析表明，扩展A*算法路径规划速度更快、局部规划能力更强，fm改进算法规划路径更短、更光滑。在上述全局路径规划算法的基础之上，我们引入人工势场(APF)算法实现水下机器人在线路径规划功能。面对APF算法固有的局部最优解陷阱问题，我们阐述了一类简洁的解决方法:在障碍物排斥势场计算公式引入衰减系数，使得排斥势场随机器人距离障碍物距离增加快速衰减，仿真实验表明这个方法是非常有效的。　　由于AUV一般通过自身携带的锂电池供电，因此，能量的利用效率很大程度上决定AUV的工作性能。本文基于建立的海洋仿真环境和AUV的动力学模型从路径规划的角度考虑AUV的时间、能量消耗优化问题。通过文献调研，本文使用粒子群优化算法和其变体算法结合三次插值曲线，求解AUV时间、能量最优路径规划问题。对于PSO类进化计算算法，初始化策略对算法性能有很大影响，因此，我们设计了一种在一个维度上规律初始化粒子状态，在其他维度随机的初始化粒子状态的初始化策略，我们将此初始化策略和随机初始化策略进行了对照分析。　　不考虑洋流影响，本文对照了PSO、SPSO2011、ImprovedPSO、QPSO算法采用不同初始化策略和是否正则化时的AUV路径规划效果，结果表明本文提出的初始化策略优于随机初始化策略。考虑洋流影响，本文随机选取了三个AUV路径规划任务，仿真实验表明，QPSO算法结合本文初始化策略为AUV规划的路径在满足避碰和轨迹约束的要求下，可以使得AUV消耗更少的能量，同时更快地到达目的地。

关键词：水下机器人路径规划 A*算法 fm算法粒子群算法

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基于混合推荐模型的互联网技术文章推荐系统的设计与实现

基于混合推荐模型的互联网技术文章推荐系统的设计与实现

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作者：吴圣华西南大学

学位级别：硕士

随着科学技术的进步,越来越多的用户加入到互联网中,信息的产生以指数级增长,推荐系统也迎来了重大的挑战。科技的发展带动了软件行业的繁荣,越来越多的人加入到互联网行业,互联网技术的迭代速度非常快,相关工作人员需要时刻进行学习,... 详细信息

随着科学技术的进步,越来越多的用户加入到互联网中,信息的产生以指数级增长,推荐系统也迎来了重大的挑战。科技的发展带动了软件行业的繁荣,越来越多的人加入到互联网行业,互联网技术的迭代速度非常快,相关工作人员需要时刻进行学习,随着技术人员的增多以及技术的快速发展,市场上出现越来越多的技术文章平台,海量的文章随之涌入,因此文章推荐的功能实现可以帮助平台改善用户体验,使得用户快速找到感兴趣的内容,更好的留住用户。目前主流推荐模型有很多,主要分为单一模型和混合模型的推荐。单一模型不能有效地挖掘出文章的深层信息,不能很好地满足用户的需求,混合模型则是将多个单一模型根据实际应用的场景不同,进行混合使用。使用混合推荐可以有效的提高推荐的准确率,但目前在文本混合推荐方面,大多数只是简单的根据文章中的词频来提取关键词,将关键词的权重作为文章特征权重进行计算,而不能准确地提取出文章中具有代表性的关键词的权重,同时混合模型在时间复杂度上比单一模型大,运行速度较慢,在真实使用场景中,使用混合模型进行推荐时,需要解决运行速度慢的问题。针对上述不足,本文采用基于Spark工业级大数据开源框架研究并实现了技术文章混合推荐系统,整个系统可以满足工业数据级的开发使用,在进行文章推荐的同时,改进了文章特征权重的计算,能够达到更好的推荐效果。本文的主要工作如下:1.给出了文章特征权重加权计算的方案。在传统的TF-IDF的基础上,利用Text Rank构建词之间的相邻关系网络,将TF-IDF权重值和Text Rank权重值进行联合加权求权重。通过实验证明经过特征权重的改进在文章推荐的准确率、召回率、F1-Score等评估指标上均有一定提升。2.构建基于Spark工业级的混合推荐模型,混合推荐模型分为了两个阶段:召回和排序。在召回阶段采用了基于ALS模型的协同过滤和基于Word2Vec内容模型的推荐。在排序阶段,并没有采用深度学习模型,而是采用了基于因子分解机(fm)的机器学习排序模型,基于良好的特征工程,即使是机器学习也能够拥有很好地推荐效果。3.设计实现了文章混合推荐系统。实现了用户登录注册、爬虫模块、页面展示以及大数据推荐模块等组成的技术文章推荐系统,其中后端采用了Spring Boot+Spring Data Jpa框架,进行业务功能的实现,使用了mysql进行业务数据的存储。大数据推荐模块实现中,使用了大数据存储技术hive和hbase进行数据存储,通过Spark对hive中的数据进行预处理、分析、建模等过程将最终计算的结果写入到Hbase,并通过Hbase传递到展示页面,完成系统的整体功能实现。同时对该系统主要功能接口进行了测试。为了缓和冷启动问题和数据稀疏性问题,本系统在对用户未登录和用户登录时未进行操作以及用户存在操作的历史数据等方面进行了有效的功能设计,更进一步缓和了冷启动和数据稀疏等问题。

关键词： ALS协同过滤推荐 Word2Vec内容推荐 fm算法特征权重改进 Spark大数据技术

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基于改进机器学习的定向运动推荐及系统构建

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自动化与仪器仪表 2023年第9期 116-119页

作者：董英辉商洛学院陕西商洛726000

为更好地刻画用户向量和活动向量的映射关系,进而提高城市穿越与定向运动推荐的准确率,提出一种基于DSSM-fm的个性化推荐模型。其中,针对传统One-Hot编码存在高维、稀疏和向量间关联性差的问题,运用fm算法替代嵌入层,以此更好地表征特... 详细信息

为更好地刻画用户向量和活动向量的映射关系,进而提高城市穿越与定向运动推荐的准确率,提出一种基于DSSM-fm的个性化推荐模型。其中,针对传统One-Hot编码存在高维、稀疏和向量间关联性差的问题,运用fm算法替代嵌入层,以此更好地表征特征之间的联系;引入DSSM(Deep Structured Semantic Models,深度语义匹配模型),在fm预训练的基础上,更深入地挖掘特征间的高阶关系,从而更好地挖掘向量隐藏特征。结果表明,与其他算法对比,本研究提出的推荐方案的准确率达89.62%;同时系统应用表明,构建的推荐模型可实现定向运动的推荐。由此得出,本方案可行,可用于定向运动的推荐中。

关键词：机器学习 fm算法 LSTM DSSM模型推荐系统

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一种新的逻辑电路初始划分算法

一种新的逻辑电路初始划分算法

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全国第17届计算机科学与技术应用（CACIS）学术会议

作者：袁小龙张文渊郄利波北京交通大学电子信息工程学院北京交通大学电子信息工程学院北京交通大学电子信息工程学院

随着超大规模集成电路设计技术的发展,电路划分问题成为EDA技术中的一个关键问题。提出快速高效的电路划分算法是当前EDA技术发展中的一个迫切任务。基于对电路划分问题已进行的研究,本文提出了一种新的快速有效的电路初始划分算法,并... 详细信息

随着超大规模集成电路设计技术的发展,电路划分问题成为EDA技术中的一个关键问题。提出快速高效的电路划分算法是当前EDA技术发展中的一个迫切任务。基于对电路划分问题已进行的研究,本文提出了一种新的快速有效的电路初始划分算法,并将它与著名的fm算法相结合来进行逻辑电路的划分。实验结果表明,本文提出的算法能产生更优化的逻辑电路划分结果,并且具有快速高效的特点。

关键词：逻辑电路 fm算法划分

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