检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2013年第7期24卷 1589-1600页

作者：章宗长陈小平中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

许多不确定环境下的自主机器人规划任务都可以用部分可观察的马氏决策过程(partially observableMarkov decision process,简称POMDP)建模.尽管研究者们在近似求解技术的设计方面已经取得了显著的进展,开发高效的POMDP规划算法依然是一... 详细信息

许多不确定环境下的自主机器人规划任务都可以用部分可观察的马氏决策过程(partially observableMarkov decision process,简称POMDP)建模.尽管研究者们在近似求解技术的设计方面已经取得了显著的进展,开发高效的POMDP规划算法依然是一个具有挑战性的问题.以前的研究结果表明:在线规划方法能够高效地处理大规模的POMDP问题,因而是一类具有研究前景的近似求解方法.这归因于它们采取的是"按需"作决策而不是预前对整个状态空间作决策的方式.旨在通过设计一个新颖的杂合启发式函数来进一步加速POMDP在线规划过程,该函数能够充分利用现有算法里一些被忽略掉的启发式信息.实现了一个新的杂合启发式在线规划(hybrid heuristiconline planning,简称HHOP)算法.在一组POMDP基准问题上,HHOP有明显优于现有在线启发式搜索算法的实验性能.

关键词：部分可观察的马氏决策过程在线规划杂合启发法

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移动Ad Hoc网络模糊逻辑移动预测路由算法

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软件学报 2009年第12期20卷 3205-3212页

作者：高雪梅张信明史栋邹丰富中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

移动自组网是一种能够支持多跳的临时性计算机通信网络.它由一组带有无线收发装置的移动节点组成.节点能随机任意移动,可导致拓扑的动态变化,会对路由的稳定性乃至网络的整体性能产生重要的影响.通过对节点运动速度和运动方向的观察,使... 详细信息

移动自组网是一种能够支持多跳的临时性计算机通信网络.它由一组带有无线收发装置的移动节点组成.节点能随机任意移动,可导致拓扑的动态变化,会对路由的稳定性乃至网络的整体性能产生重要的影响.通过对节点运动速度和运动方向的观察,使用模糊逻辑控制策略,提出了一种基于模糊逻辑预测链路稳定性的路由算法.仿真结果表明,该协议有效地提高了数据连接的平均存活时间、链路的数据传输率和端到端的吞吐量,同时减小了端到端的延迟和控制的开销.

关键词：模糊逻辑移动预测链路的稳定性路由算法移动自组网

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基于稀疏贝叶斯的流形学习

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电子学报 2018年第1期46卷 98-103页

作者：陈兵飞江兵兵周熙人陈欢欢中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

针对当前监督学习算法在流形数据集上分类性能的缺陷,如分类精度低且稀疏性有限,本文在稀疏贝叶斯方法和流行正则化框架的基础上,提出一种稀疏流形学习算法(Manifold Learning Based on Sparse Bayesian Approach,MLSBA).该算法是对稀... 详细信息

针对当前监督学习算法在流形数据集上分类性能的缺陷,如分类精度低且稀疏性有限,本文在稀疏贝叶斯方法和流行正则化框架的基础上,提出一种稀疏流形学习算法(Manifold Learning Based on Sparse Bayesian Approach,MLSBA).该算法是对稀疏贝叶斯模型的扩展,通过在模型的权值上定义稀疏流形先验,有效利用了样本数据的流形信息,提高了算法的分类准确率.在多种数据集上进行实验,结果表明:MLSBA不仅在流形数据集上取得良好的分类性能,而且在非流形数据集上效果也比较好;同时算法在两类数据集上均具有良好的稀疏性能.

关键词：拉普拉斯稀疏贝叶斯稀疏流形先验流形正则化

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一种移动Ad Hoc网络综合选路基准(英文)

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软件学报 2009年第11期20卷 3077-3085页

作者：张信明史栋邹丰富王恩博中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

移动Adhoc网络路由质量受到很多因素的影响.目前,多数移动Adhoc网络路由协议利用单一跳数或其他基准作为路由产生的判据,使得协议整体性能的改善比较困难.提出一种考虑节点能量、通信干扰、丢失率和移动性(energy,interference,communic... 详细信息

移动Adhoc网络路由质量受到很多因素的影响.目前,多数移动Adhoc网络路由协议利用单一跳数或其他基准作为路由产生的判据,使得协议整体性能的改善比较困难.提出一种考虑节点能量、通信干扰、丢失率和移动性(energy,interference,communication drop rate and mobility,简称EIDM)的综合选路基准.使用自适应权重,该基准能够根据网络状态调节各因子的作用.模拟实验结果显示,EIDM很好地减缓了热点效应.

关键词：丢失率能量干扰移动性移动adhoc网络

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移动Ad Hoc网络通信量相关干扰感知路由协议

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软件学报 2009年第10期20卷 2721-2728页

作者：张信明刘琼代仕芳刘永振中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

干扰严重影响移动Adhoc网络的网络吞吐量、能量消耗、网络寿命等性能.在已有基于邻居数目和分布位置的干扰模型基础上,进一步考虑各邻居上的通信量情况,提出通信量干扰模型.并在该干扰模型的基础上,提出一个通信量相关干扰感知路由TIR(t... 详细信息

干扰严重影响移动Adhoc网络的网络吞吐量、能量消耗、网络寿命等性能.在已有基于邻居数目和分布位置的干扰模型基础上,进一步考虑各邻居上的通信量情况,提出通信量干扰模型.并在该干扰模型的基础上,提出一个通信量相关干扰感知路由TIR(traffic load-based interference-aware routing)协议.TIR通过在源节点和目的节点之间选择干扰最小的路径来降低数据包在转发过程中可能受到的干扰.模拟实验结果表明,所提出的通信量干扰模型符合移动Adhoc网络的特性,通信量相关干扰感知路由协议对网络寿命、通信延迟及吞吐量等网络性能有明显改善.

关键词：干扰路由协议邻居节点通信量移动ad hoc网络

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一种神经网络指令集扩展与代码映射机制

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软件学报 2020年第10期31卷 3074-3086页

作者：娄文启王超宫磊周学海中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

近年来,卷积神经网络(CNN)在图像识别和分类领域的高精度表现使其在机器学习领域受到了广泛关注.然而CNN的计算与访存密集特性给需要支持各种负载的通用处理器带来了巨大压力.因此,涌现了大量CNN专用硬件加速器.它们虽然提高了效率但却... 详细信息

近年来,卷积神经网络(CNN)在图像识别和分类领域的高精度表现使其在机器学习领域受到了广泛关注.然而CNN的计算与访存密集特性给需要支持各种负载的通用处理器带来了巨大压力.因此,涌现了大量CNN专用硬件加速器.它们虽然提高了效率但却缺乏灵活性.基于新兴的RISC-V架构设计了包含10条矩阵指令的专用指令集RV-CNN.通过抽象典型CNN中的计算为指令,该指令集可灵活支持CNN推理过程并具有比通用ISA更高的代码密度.在此基础上,提出了代码至指令的映射机制.通过在Xilinx ZC702上使用该指令集构建不同网络模型后发现,相比于x86处理器,RV-CNN平均具有141倍的能效和8.91倍的代码密度;相比于GPU,平均具有1.25倍的能效和1.95倍的代码密度.另外,相比于以往的CNN加速器,该设计在支持典型CNN模型的同时仍具有不错的能效.

关键词：卷积神经网络特定领域指令 RISC-V 代码映射现场可编程门阵列

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基于时序行为的协同过滤推荐算法

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软件学报 2013年第11期24卷 2721-2733页

作者：孙光福吴乐刘淇朱琛陈恩红中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

协同过滤直接根据用户的行为记录去预测其可能喜欢的产品,是现今最为成功、应用最广泛的推荐方法.概率矩阵分解算法是一类重要的协同过滤方式.它通过学习低维的近似矩阵进行推荐,能够有效处理海量数据.然而,传统的概率矩阵分解方法往往... 详细信息

协同过滤直接根据用户的行为记录去预测其可能喜欢的产品,是现今最为成功、应用最广泛的推荐方法.概率矩阵分解算法是一类重要的协同过滤方式.它通过学习低维的近似矩阵进行推荐,能够有效处理海量数据.然而,传统的概率矩阵分解方法往往忽略了用户(产品)之间的结构关系,影响推荐算法的效果.通过衡量用户(产品)之间的关系寻找相似的邻居用户(产品),可以更准确地识别用户的个人兴趣,从而有效提高协同过滤推荐精度.为此,提出一种对用户(产品)间的时序行为建模的方法.基于该方法,可以发现对当前用户(产品)影响最大的邻居集合.进一步地,将该邻居集合成功融合到基于概率矩阵分解的协同过滤推荐算法中.在两个真实数据集上的验证结果表明,所提出的SequentialMF推荐算法与传统的使用社交网络信息与标签信息的推荐算法相比,能够更有效地预测用户实际评分,提升推荐精度.

关键词：协同过滤时序行为概率矩阵分解

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面向三维多目标追踪的运动补偿优化方法

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电子学报 2024年第2期52卷 528-539页

作者：王顺洪张昱沈江楠吉建民张燕咏中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

三维多目标追踪是自动驾驶系统中的关键模块之一,其结果的优劣主要取决于追踪模块中数据关联过程的准确度.现有的追踪方法大多从外观特征或运动特征出发计算两帧之间物体的相似度,而基于运动特征的方法通常根据当前帧和历史帧三维包围... 详细信息

三维多目标追踪是自动驾驶系统中的关键模块之一,其结果的优劣主要取决于追踪模块中数据关联过程的准确度.现有的追踪方法大多从外观特征或运动特征出发计算两帧之间物体的相似度,而基于运动特征的方法通常根据当前帧和历史帧三维包围框之间的交并比(Intersection over Union,IoU)进行关联,然而这种方式在观测点物体自身运动时存在严重缺陷.在观测点物体自身进行运动时,观测到的两帧数据将处于不同的局部坐标系,导致无法使用运动模型准确预测已追踪物体在下一帧中的位置.本文针对上述问题,通过引入观测点自身的惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)或全球定位系统(Global Positioning System,GPS)数据,在一帧数据到达之后计算当前帧局部坐标系与上一帧局部坐标系之间的旋转和平移关系,并对已追踪的物体状态按得到的坐标变换关系进行运动补偿,使其抵消因观测点自身运动造成的偏移量.这种运动补偿增强了追踪模块的数据关联环节,提高追踪时三维包围框的关联成功率,降低误关联数量,改善三维多目标追踪的精度.在相关追踪框架及KITTI数据集上的原型验证表明,所提的运动补偿优化方法实现了1%左右的精度提升.

关键词：自动驾驶运动补偿三维多目标追踪运动特征全球定位系统惯性测量单元

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DBI-Go:动态插桩定位Go二进制的非法内存引用

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软件学报 2024年第6期35卷 2585-2607页

作者：陈金宝张昱李清伟丁伯尧中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230026

Go语言,也称Golang,由于其语法简单、原生支持并发、自动内存管理等特性,近年受到很多开发者的欢迎.Go语言期望开发者不必了解变量或对象是分配在栈上还是在堆中,而由Go编译器的逃逸分析来决定分配位置,再由Go垃圾收集器自动回收无用的... 详细信息

Go语言,也称Golang,由于其语法简单、原生支持并发、自动内存管理等特性,近年受到很多开发者的欢迎.Go语言期望开发者不必了解变量或对象是分配在栈上还是在堆中,而由Go编译器的逃逸分析来决定分配位置,再由Go垃圾收集器自动回收无用的堆对象.Go的逃逸分析必须正确决定对象的分配位置以保证内存状态的正确性.然而,目前Go社区中逃逸相关问题频发,潜在导致程序崩溃等致命问题,而目前对该方面的研究缺失.为有效检测编译器生成的代码是否存在可能引起运行时崩溃的非法内存引用,填补研究空白,对Go程序执行进行抽象建模,并提出两条判定写入违例的规则.基于这两条规则,克服Go二进制中高层语义缺失、运行时信息不便获取等挑战,设计一个轻量化的分析工具***-Go采用静态分析加动态二进制插桩的分析方式,基于动态二进制分析框架Pin来实现,可以识别Go二进制中违例的store指令.实验结果表明,DBI-Go可以检测出Go社区中所有已知的逃逸相关Issues;DBI-Go还发现一个目前Go社区未知的问题,该问题已经得到确认.在实际项目上的应用则表明DBI-Go可以帮助开发人员找出逃逸算法的错误.测试结果还表明DBI-Go采取的措施可以有效降低误报率且在93.3%的情况下带来的额外运行时开销小于原先的2倍.同时,DBI-Go无需修改Go的编译运行时,可以适配不同版本的Go,有较高的适用性.

关键词：二进制分析动态二进制插桩静态分析 Go 编译器测试逃逸分析

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一种含间隙机械臂的在线校准方法

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机器人 2013年第5期35卷 521-526页

作者：王锋陈凯陈小平中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

针对含间隙服务机械臂的关节读数漂移问题,提出一种基于视觉标记物的在线校准方法.本方法使用立体视觉来识别固定在机械臂上的标记物,同时计算其6DoF(自由度)位置,然后通过解逆运动学求得各关节角的实际值,以此估计出关节读数漂移,完成... 详细信息

针对含间隙服务机械臂的关节读数漂移问题,提出一种基于视觉标记物的在线校准方法.本方法使用立体视觉来识别固定在机械臂上的标记物,同时计算其6DoF(自由度)位置,然后通过解逆运动学求得各关节角的实际值,以此估计出关节读数漂移,完成机械臂的在线校准.结合关节读数漂移在短时间内保持稳定的特点,本方法能使机械臂末端执行器准确到达目标位置.在移动机器人平台上配置含间隙的5自由度低成本机械臂,通过自主操控微波炉按钮的实验,证明了所提方法的有效性.辅助实验验证了关节读数漂移的局部稳定特点.

关键词：服务机器人机械臂关节间隙标记物在线校准

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