检索结果-内蒙古大学图书馆

成都信息工程学院学报 2015年第5期30卷 433-438页

作者：刘峰王鹏黄焱袁亚男成都信息工程大学并行实验室四川成都610225 中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041 中国科学院大学北京100049

多尺度量子谐振子优化算法(MQHOA)是一种利用量子谐振子的概率解释构造的新智能优化算法,其运行框架包含2个互相嵌套的过程:量子谐振子收敛和多尺度收敛。采样运算是MQHOA算法的基本运算单元,其高斯随机数的生成效率直接影响算法的执行... 详细信息

多尺度量子谐振子优化算法(MQHOA)是一种利用量子谐振子的概率解释构造的新智能优化算法,其运行框架包含2个互相嵌套的过程:量子谐振子收敛和多尺度收敛。采样运算是MQHOA算法的基本运算单元,其高斯随机数的生成效率直接影响算法的执行效率,采用Box-Muller方法实现高斯随机数的高效生成,大幅提升MQHOA算法的执行效率。通过对MQHOA算法运行框架与方法的分析,给出MQHOA算法的详细实现方法;对10个优化测试函数进行实验分析,其结果与10个相关算法的结果进行对比,表明MQHOA算法可以准确地求解一维和多维函数优化问题。

关键词：多尺度量子谐振子高斯随机数函数优化

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基于证据理论的多传感器多目标识别方法

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仪表技术与传感器 2017年第5期 23-26页

作者：姚雪梅李少波璩晶磊贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025 中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041

传感器在无人车间的机械手操作中发挥着重要作用。针对传感器在目标识别领域由于环境因素和自身精度限制带来的识别精度不高的问题,通过预处理和聚类,对源数据规模执行二次降维,克服证据理论的不足,提出一种基于证据理论的多传感器多目... 详细信息

传感器在无人车间的机械手操作中发挥着重要作用。针对传感器在目标识别领域由于环境因素和自身精度限制带来的识别精度不高的问题,通过预处理和聚类,对源数据规模执行二次降维,克服证据理论的不足,提出一种基于证据理论的多传感器多目标识别方法。仿真结果表明,该方法具有较高的目标识别精度和较少的时间消耗。

关键词：证据理论 K-means 目标识别数据融合

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培养创新实践能力的学科竞赛教学模式探索

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实验室研究与探索 2021年第11期40卷 199-203,214页

作者：李忠玉孙睿郭阳勇成都师范学院计算机科学学院室内空间布局优化与安全保障四川省高校重点实验室成都611130 中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 四川大学社会发展与社会风险控制研究中心成都610064

学科竞赛是培养大学生创新能力的重要实践活动。根据成都师范学院学科竞赛体系的特点,介绍了学科竞赛情况并剖析了计算机科学学院学科竞赛的问题。为了适应新工科背景下人才的培养,促进大学生创新工程能力的提高,提出了以计算机科学学... 详细信息

学科竞赛是培养大学生创新能力的重要实践活动。根据成都师范学院学科竞赛体系的特点,介绍了学科竞赛情况并剖析了计算机科学学院学科竞赛的问题。为了适应新工科背景下人才的培养,促进大学生创新工程能力的提高,提出了以计算机科学学院原有学科竞赛体系为基础,采用宣传、认知、保障、选拔、培训、交流、树立榜样为主线,构建以创新实践能力为导向的学科竞赛教学模式,推动了实践能力培养模式改革,增强了学生的创新精神和实践能力,对比竞赛成绩,表明该竞赛教学模式的教学效果良好。

关键词：计算机科学创新能力培养体系学科竞赛工程实践

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大数据技术中计算与数据的协作机制

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成都信息工程学院学报 2014年第1期29卷 1-12页

作者：王鹏黄焱刘峰安俊秀成都信息工程学院并行计算实验室四川成都610225 中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041 中国科学院大学北京100049

大数据系统也被称为面向数据的高性能计算系统,与传统高性能计算系统相似,其计算和数据存储通常也是基于机群实现的分布式系统。以计算与数据的协作机制为主线分析对比了面向计算的高性能计算和面向数据的高性能计算,指出正是计算与数... 详细信息

大数据系统也被称为面向数据的高性能计算系统,与传统高性能计算系统相似,其计算和数据存储通常也是基于机群实现的分布式系统。以计算与数据的协作机制为主线分析对比了面向计算的高性能计算和面向数据的高性能计算,指出正是计算与数据的协作机制决定着大数据系统的基本结构和性能。分布式文件系统与计算通过协助机制的融合是大数据系统实现自动并行化的基础。与面向计算的高性能计算系统不同,大数据系统以切分数据并将计算向数据迁移作为协作机制的主要原则,实现对海量数据的自动并行批处理。元数据映射方法、哈希映射方法及流式拓朴方法是实现计算和数据协作的基本方法,特别是利用流式拓朴方法可以实现实时大数据处理。

关键词：面向数据协作机制面向计算高性能计算大数据

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基于FFT的TIADC时间误差自适应校准算法

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计算机应用 2018年第A2期38卷 344-348页

作者：刘卓华龚向阳刘伟王佐才北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 北京邮电大学感知技术与产业研究院北京100876 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093 中国科学院成都计算机应用研究所成都610041

TIADC是一种广泛使用的基于时间交替技术的高采样率ADC,然而由于TIADC中各子ADC非一致性而引入的偏置、增益及时间误差大大降低了系统性能。其中,时间误差在三个误差中对整个系统性能影响最大,也最难以校准。对于高速TIADC系统,很小的... 详细信息

TIADC是一种广泛使用的基于时间交替技术的高采样率ADC,然而由于TIADC中各子ADC非一致性而引入的偏置、增益及时间误差大大降低了系统性能。其中,时间误差在三个误差中对整个系统性能影响最大,也最难以校准。对于高速TIADC系统,很小的时间误差都会导致明显的误差谱分量。提出了一种基于FFT的时间误差自适应校准方法,算法根据TIADC输出信号频谱特点,以时间误差导致的误差谱幅度为校准依据,调节采样时钟相位使得误差谱幅度最小,实现自适应校准。该算法无需单独测量时间误差即可实现校准,相对于已有自适应算法迭代次数少、校准时间短,无需在系统内部额外产生参考信号,容易实现。仿真和实际系统中的实验结果证明了该算法具有良好的性能:校准之后,残余相对时间误差小于0. 001;在实际的2. 5 GS/s的TIADC系统中,即使输入1 GHz的高频正弦信号,由时间误差导致的误差谱都能得以完全消除。

关键词：时间交替采样数模转换时间误差时间交替采样自适应校准

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K-means算法复杂度的能量分析方法

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成都信息工程学院学报 2010年第6期25卷 573-576页

作者：江炳坤任超秦永波中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041 成都信息工程学院并行计算实验室四川成都610225

传统的算法复杂度分析方法重点对算法的内在流程进行分析,而且对于数据挖掘时具有很大不确定性,执行时间不能准确确定。用物理学原理从能量的角度对数据挖掘中的经典聚类算法K-means进行分析,并从算法的本质上推导出其复杂度下限,推导... 详细信息

传统的算法复杂度分析方法重点对算法的内在流程进行分析,而且对于数据挖掘时具有很大不确定性,执行时间不能准确确定。用物理学原理从能量的角度对数据挖掘中的经典聚类算法K-means进行分析,并从算法的本质上推导出其复杂度下限,推导出该算法能优化到的极限值。

关键词：计算机软件与理论数据挖掘 K-means 计算复杂度能量分析信息熵

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动态环境下视觉定位与建图的运动分割研究进展

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计算机应用 2023年第8期43卷 2537-2545页

作者：朱东莹钟勇杨观赐李杨贵州大学机械工程学院贵阳550025 中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 现代制造技术教育部重点实验室(贵州大学) 贵阳550025 省部共建公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵阳550025

动态环境中视觉定位与建图系统受环境中动态物体的影响,定位与建图误差增加同时鲁棒性下降。而对输入图像的运动分割可显著提高动态环境下视觉定位与建图系统的性能。动态环境中的动态物体可分为运动物体与潜在运动物体。当前动态物体... 详细信息

动态环境中视觉定位与建图系统受环境中动态物体的影响,定位与建图误差增加同时鲁棒性下降。而对输入图像的运动分割可显著提高动态环境下视觉定位与建图系统的性能。动态环境中的动态物体可分为运动物体与潜在运动物体。当前动态物体识别方法存在运动主体混乱、实时性差的问题。因此,综述了视觉定位与建图系统在动态环境下的运动分割策略。首先,从场景的预设条件出发,将运动分割策略分为基于图像主体静止假设方法、基于先验语义知识的方法和不引入假设的多传感融合方法;然后,对这三类方法进行总结,并分析各方法的准确性和实时性;最后,针对视觉定位与建图系统在动态环境下运动分割策略的准确性、实时性难以平衡的问题,讨论并展望了动态环境下运动分割方法的发展趋势。

关键词：视觉定位与建图动态环境运动分割实时性移动机器人

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一种并行层次化的重复数据删除技术

一种并行层次化的重复数据删除技术

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2010年第16届全国信息存储技术大会（IST2010）

作者：贾志凯王树鹏陈光达彭成中国科学院计算技术研究所电子装备结构设计教育部重点实验室(西安电子科技大学) 中国科学院成都计算机应用研究所自动推理实验室

重复数据删除技术对缩减数据占用空间、提高存储设备利用率、消减存储成本具有重要的意义,该技术逐渐发展为存储领域的一项关键技术.分析比较了几项主流的重复数据删除技术的优缺点,并提出一种并行层次化的重复数据删除算法PHD(parallel... 详细信息

重复数据删除技术对缩减数据占用空间、提高存储设备利用率、消减存储成本具有重要的意义,该技术逐渐发展为存储领域的一项关键技术.分析比较了几项主流的重复数据删除技术的优缺点,并提出一种并行层次化的重复数据删除算法PHD(parallel-hierarchical deduplication),通过由粗粒度到细粒度的层次化数据消冗来提高数据去重率,并在此基础上引入并行处理以充分利用多核计算机资源解决重复数据删除速率低的问题.实验结果表明,该策略在保证重复数据删除率的同时,有效地提高了重复数据删除速率.

关键词：重复数据删除层次化并行

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一种基于Storm编程模型的迭代Topology方案

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成都信息工程学院学报 2014年第1期29卷 47-51页

作者：杜政颉王鹏黄焱郎福通成都信息工程学院软件工程学院并行计算实验室四川成都610225 中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041 中国科学院大学北京100049

为解决Storm编程模型无法处理具有迭代结构的应用程序的问题,从迭代结构程序的特点出发,在Storm编程模型的基础上通过增加Receiver、IBolt、Checker组件组建迭代Topology,设计了一种可以处理迭代结构的编程模型,分析了这种模型实现原理... 详细信息

为解决Storm编程模型无法处理具有迭代结构的应用程序的问题,从迭代结构程序的特点出发,在Storm编程模型的基础上通过增加Receiver、IBolt、Checker组件组建迭代Topology,设计了一种可以处理迭代结构的编程模型,分析了这种模型实现原理,对这种模型的新增组件和其对应的应用程序接口进行介绍和分析,同时,在Storm系统架构基础上设计了一种迭代Topology的实现方案,描述了这种实现方式下解决具有迭代结构程序的具体过程,最后使用这种模型模拟实现K-Means算法,实例论证这种迭代模型的可行性。

关键词：大数据 Storm 迭代拓扑

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一种新的外网访问内网的混合方法

一种新的外网访问内网的混合方法

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中国电子学会信息论分会2009年研究生学术交流会

作者： Meng Yanlin 蒙艳琳 Nie Jun 聂俊 Fu Hongguang 符红光 School of Computer Science and Engineering UESTCChengdu 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731 Chengdu Institute of Computer Applications CAS Chengdu 中国科学院成都计算机应用研究所自动推理实验室成都610041

比较和分析了现有三种外网访问内网的主要方式。提出一种新的基于DDNS(动态域名解析)、UPnP(通用即插即用)和Squid的外网访问内网的方法，详细论述了该方法的实现原理。当系统中路由器开通UPnP功能时，路由器将内网服务器映射到公网，... 详细信息

比较和分析了现有三种外网访问内网的主要方式。提出一种新的基于DDNS(动态域名解析)、UPnP(通用即插即用)和Squid的外网访问内网的方法，详细论述了该方法的实现原理。当系统中路由器开通UPnP功能时，路由器将内网服务器映射到公网，外网可直接访问内网服务器;当系统中UPnP功能没有开启时，外网对内网的访问请求将转发到中转服务器，然后从中转服务器获取访问结果。给出了利用此种方法实现外网对内网的WEB访问的关键技术。最后，分析和总结了该方法的优点。

关键词：网络互联远程访问混合控制动态域名解析通用即插即用技术

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