检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2020年第6期57卷 1125-1139页

作者：范浩徐光平薛彦兵高赞张桦天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 智能计算及软件新技术天津市重点实验室(天津理工大学) 天津300384 天津中德应用技术大学天津300350

新兴的非易失存储器STT-RAM具有低泄漏功率、高密度和快速读取速度、高写入能量等特点;而SRAM具有高泄漏功率、低密度、快速读取写入速度、低写入能量等特点.SRAM和STT-RAM相结合组成的混合缓存充分发挥了两者的性能,提供了比SRAM更低... 详细信息

新兴的非易失存储器STT-RAM具有低泄漏功率、高密度和快速读取速度、高写入能量等特点;而SRAM具有高泄漏功率、低密度、快速读取写入速度、低写入能量等特点.SRAM和STT-RAM相结合组成的混合缓存充分发挥了两者的性能,提供了比SRAM更低的泄漏功率和更高的单元密度,比STT-RAM更高的写入速度和更低的写入能量.混合缓存结构主要是通过把写密集数据放入SRAM中、读密集型数据放入STT-RAM中发挥这2种存储器的性能.因此如何识别并分配读写密集型数据是混合缓存设计的关键挑战.利用缓存访问请求的写入强度和重用信息,提出一种基于强化学习的缓存管理方法,设计缓存分配策略优化能耗.关键思想是使用强化学习对得到的缓存行(cache line)集合的能耗进行学习,得到该集合分配到SRAM或者STT-RAM的权重,将集合中的缓存行分配到权重大的区域.实验评估表明:提出的策略与以前的策略相比,在单核(四核)系统中能耗平均降低了16.9%(9.7%).

关键词：强化学习混合缓存架构缓存自旋转移力矩随机存取存储器分配策略

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弱一致性模型下的分布式垃圾回收算法RRDGC

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小型微型计算机系统 2006年第7期27卷 1304-1307页

作者：吴俊敏宋振华陈国良中国科学技术大学计算机科学技术系高性能计算及应用省部共建重点实验室安徽合肥230027

垃圾回收有效地减轻了编程人员的负担、优化了程序的设计.在基于弱一致性模型的分布式共享存储系统中进行自动垃圾回收是非常困难的和低效的.本文提出了一种基于跟踪策略的实时分布式垃圾回收算法—RRDGC,使得各节点回收进程可以和应用... 详细信息

垃圾回收有效地减轻了编程人员的负担、优化了程序的设计.在基于弱一致性模型的分布式共享存储系统中进行自动垃圾回收是非常困难的和低效的.本文提出了一种基于跟踪策略的实时分布式垃圾回收算法—RRDGC,使得各节点回收进程可以和应用程序并发执行,同时有效减少了弱一致性模型下额外的通信开销,降低了程序的响应时间.算法确保了垃圾回收的正确性和有效性,体现了增量和实时性的特点.最后通过仿真实验对比论证了该算法的正确性和高效性.

关键词：弱一致性模型分布式共享存储垃圾回收算法

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面向对象删除的局部邻域粗糙集动态更新算法

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山东大学学报（理学版） 2023年第5期58卷 17-25页

作者：时俊鹏张燕兰闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000

为了有效地计算动态数值型数据的近似算子,提出了一种局部邻域粗糙集模型的动态更新算法,分析对象集减少时局部近似集的更新公式,设计获取局部近似集的动态算法。动态更新算法充分利用已有知识,避免了大量重复计算。为了验证算法的有效... 详细信息

为了有效地计算动态数值型数据的近似算子,提出了一种局部邻域粗糙集模型的动态更新算法,分析对象集减少时局部近似集的更新公式,设计获取局部近似集的动态算法。动态更新算法充分利用已有知识,避免了大量重复计算。为了验证算法的有效性,使用来自UCI的6组数据集进行了对比实验。

关键词：邻域信息系统局部邻域粗糙集对象删除近似集动态更新

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椭圆PDE-约束优化问题的一个预条件子

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计算数学 2017年第1期39卷 70-80页

作者：柯艺芬马昌凤福建师范大学数学与计算机科学学院福建省分析数学及其应用重点实验室福州350117

针对由Galerkin有限元离散椭圆PDE-约束优化问题产生的具有特殊结构的3×3块线性鞍点系统,提出了一个预条件子并给出了预处理矩阵特征值及特征向量的具体表达形式.数值结果表明了该预条件子能够有效地加速Krylov子空间方法的收敛速... 详细信息

针对由Galerkin有限元离散椭圆PDE-约束优化问题产生的具有特殊结构的3×3块线性鞍点系统,提出了一个预条件子并给出了预处理矩阵特征值及特征向量的具体表达形式.数值结果表明了该预条件子能够有效地加速Krylov子空间方法的收敛速率,同时也验证了理论结果.

关键词： PDE-约束优化问题鞍点矩阵预条件子特征值特征向量

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基于ReliefF的层次分类在线流特征选择算法

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计算机应用 2022年第3期42卷 688-694页

作者：张小清王晨曦吕彦林耀进闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000

在图像标注、疾病诊断等实际分类任务中,数据标记空间的类别通常存在着层次化结构关系,且伴随着特征的高维性。许多层次特征选择算法因不同的实际任务需求而提出,但这些已有的特征选择算法忽略了特征空间的未知性和不确定性。针对上述问... 详细信息

在图像标注、疾病诊断等实际分类任务中,数据标记空间的类别通常存在着层次化结构关系,且伴随着特征的高维性。许多层次特征选择算法因不同的实际任务需求而提出,但这些已有的特征选择算法忽略了特征空间的未知性和不确定性。针对上述问题,提出一种基于ReliefF的面向层次分类学习的在线流特征选择算法OH_ReliefF。首先将类别之间的层次关系融入ReliefF算法中,定义一种新的面向层次化数据的特征权重计算算法HF_ReliefF;其次,利用特征对决策属性的划分能力动态选择重要特征;最后,基于特征之间的独立性对特征进行动态冗余分析。实验结果表明,与五种先进的在线流特征选择算法作对比,OH_ReliefF算法在K最邻近(KNN)分类器和拉格朗日支持向量机(LSVM)分类器的各个评价指标中都取得较优的结果,准确率最少提高7个百分点。

关键词：特征选择在线流特征选择层次分类 ReliefF算法兄弟策略

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多层级特征融合的无人机航拍图像目标检测

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计算机科学与探索 2023年第3期17卷 635-645页

作者：徐光达毛国君福建工程学院计算机科学与数学学院福州350118 福建工程学院福建省大数据挖掘与应用重点实验室福州350118

针对无人机航拍图像中小目标样本多、可提取特征信息少易受背景干扰的问题,基于YOLOv5提出一种多层特征融合的无人机航拍图像检测算法。首先,增加浅层网络的高分辨率特征图保留充足的目标特征信息,同时加入对应尺度的检测头以此增强对... 详细信息

针对无人机航拍图像中小目标样本多、可提取特征信息少易受背景干扰的问题,基于YOLOv5提出一种多层特征融合的无人机航拍图像检测算法。首先,增加浅层网络的高分辨率特征图保留充足的目标特征信息,同时加入对应尺度的检测头以此增强对微小目标的检测能力;其次,考虑不同层级特征图所包含的信息对于小目标检测任务贡献不同,设计了多层级特征融合层来整合不同的感受野信息,通过融合不同层级特征图聚合上下文信息,并根据训练目标样本大小自适应生成各层级特征图输出权重来动态优化特征图的表达能力;最后,在预测过程中为了减少在不同任务中需求特征信息的冲突,将解耦检测头替换原本的耦合检测头,可以更佳地完成分类和定位任务。在公开数据集VisDrone上进行实验,该方法的平均均值精度达到了35.5%,较基线方法YOLOv5提高了4.4个百分点,同时与主流的检测方法相比也取得更高的检测精度。结果表明,所提出的方法对于小目标检测任务具有较好的性能。

关键词：目标检测特征融合航拍图像特征学习

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无对的可转换去中心基于属性指定证实者签名

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2020年第2期33卷 36-43页

作者：张健黄振杰杨晓莉福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000 闽南师范大学计算机学院福建漳州363000

将基于属性与指定证实者签名结合,并引入去中心的概念,研究去中心基于属性指定证实者签名.基于证据隐藏证明协议,构造一个无双线性对的可转换去中心基于属性指定证实者签名方案,并在随机谕言机模型下证明其安全性.

关键词：数字签名基于属性签名指定证实者签名去中心可转换随机谕言机模型

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多角度标签结构和特征融合的多标签特征选择

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2021年第1期34卷 64-71页

作者：周忠眉孟威闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

特征选择是提高多标签分类性能的一种关键技术,一些特征选择算法在选择与标签相关的特征时没有从多个角度考虑标签结构,致使好的特征未能被选取,影响分类性能.为此,提出一种多角度标签结构和特征融合的多标签特征选择MLSFF.该算法的主... 详细信息

特征选择是提高多标签分类性能的一种关键技术,一些特征选择算法在选择与标签相关的特征时没有从多个角度考虑标签结构,致使好的特征未能被选取,影响分类性能.为此,提出一种多角度标签结构和特征融合的多标签特征选择MLSFF.该算法的主要特点是:1)从三个角度考虑标签结构,提取三个重要的特征子集. 2)融合提取的三个特征子集将整个特征空间划分为三个不同重要性的子空间. 3)根据各子空间的重要性,分别设置每个子空间选取比率,并从各子空间中选取冗余度较低的特征,合并成所要的特征子集.多个数据集的实验结果表明,该算法与对比算法相比具有明显的分类效果.

关键词：多标签分类特征选择标签结构冗余度

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基于鲁棒近邻粗糙逼近的属性约简算法

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2018年第4期31卷 22-31页

作者：郑文彬胡敏杰何秋红闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000

基于邻域粗糙集的属性约简模型既受邻域半径参数值的影响,又不能评估属性与样本对象之间的内在关系.为此,本文先提出鲁棒近邻来确认对象的邻域,计算出若干个与样本对象最近同类与最近异类对象距离的平均值,然后依据分类区分函数的定义... 详细信息

基于邻域粗糙集的属性约简模型既受邻域半径参数值的影响,又不能评估属性与样本对象之间的内在关系.为此,本文先提出鲁棒近邻来确认对象的邻域,计算出若干个与样本对象最近同类与最近异类对象距离的平均值,然后依据分类区分函数的定义来确定近邻类的邻域半径大小,构造了鲁棒近邻粗糙集模型.最后按照其模型,基于样本对象对属性的评价准则提出了鲁棒近邻的属性约简算法.该算法模型分别在CART,KNN和LSVM三个分类器和10个样本数据集中测试运行,实验效果表明该模型不但可以筛选得到较少的属性集,而且还可以有效提高分类精度.

关键词：属性约简鲁棒近邻区分函数邻域粗糙集

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联合邻域边界的在线流特征选择算法

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山西大学学报(自然科学版) 2020年第4期43卷 698-705页

作者：吕彦林耀进陈祥焰李珑珠王晨曦闽南师范大学计算机学院数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室

在许多实际应用领域,特征随时间逐个流进特征空间并需及时进行在线选择,称为在线流特征选择。现有基于邻域粗糙集的在线流特征选择算法,仅考虑条件属性子集正域中包含的信息,而忽视了边界区域中的信息。基于此,文章提出了一种联合邻域... 详细信息

在许多实际应用领域,特征随时间逐个流进特征空间并需及时进行在线选择,称为在线流特征选择。现有基于邻域粗糙集的在线流特征选择算法,仅考虑条件属性子集正域中包含的信息,而忽视了边界区域中的信息。基于此,文章提出了一种联合邻域边界的在线流特征选择算法(Joint Neighborhood Boundary for Online Streaming Feature Selection,OFS-JNB)。设计了一种新的计算邻域粗糙依赖度方法,同时,定义在线依赖度分析、在线重要度分析和在线冗余度分析等三种策略选择具有辨别能力的在线候选特征。在8个数据集上的实验显示,该算法能够选择出一个较好的特征子集。同时,在KNN、CART和LSVM分类器下,OFS-JNB算法的平均预测精度都是最优的,且精度值相对稳定。

关键词：在线特征选择邻域粗糙依赖度邻域粗糙集边界区域

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