检索结果-南通市图书馆

基于稀疏存储Elman神经网络的直线伺服控制

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中国机械工程 2012年第1期23卷 55-58页

作者：左健民潘超汪木兰江苏大学镇江212013 江苏技术师范学院常州213001 上海铁路局上海200071 南京工程学院南京211167

为提高数控机床直线进给系统的动态跟踪性能及抗干扰能力,结合进给系统重复运动的特点,利用前一次或前几次的历史控制信息提高进给系统的动态性能,提出了具有动态稀疏存储功能的改进Elman神经网络;引入迅速联想的表格查询方式对神经网... 详细信息

为提高数控机床直线进给系统的动态跟踪性能及抗干扰能力,结合进给系统重复运动的特点,利用前一次或前几次的历史控制信息提高进给系统的动态性能,提出了具有动态稀疏存储功能的改进Elman神经网络;引入迅速联想的表格查询方式对神经网络的历史信息进行分类存储、选择利用以增强网络泛化能力,提高网络收敛速度;详细推导了改进Elman神经网络的数学模型及权值调整算法,并将其应用到直线进给伺服系统中,结果表明,基于稀疏存储Elman神经网络的速度控制器具有良好的跟踪精度和抗干扰能力。

关键词： Elman神经网络稀疏存储直线伺服系统泛化能力

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并行计算和稀疏存储在模糊积分上的应用

计算机应用研究 2018年第1期35卷 166-171页

作者：陈润健王金凤华南农业大学数学与信息学院广州510642

近年来很多学者开展了模糊积分的相关研究,并将模糊积分应用于各种分类问题,而模糊测度的确定则是模糊积分计算的重点和难点。将并行计算和稀疏存储应用在模糊积分求解上,分别解决模糊积分计算中的时间复杂度和空间复杂度问题,并提出一... 详细信息

近年来很多学者开展了模糊积分的相关研究,并将模糊积分应用于各种分类问题,而模糊测度的确定则是模糊积分计算的重点和难点。将并行计算和稀疏存储应用在模糊积分求解上,分别解决模糊积分计算中的时间复杂度和空间复杂度问题,并提出一种高效率模糊积分算法——基于并行和稀疏框架的模糊积分(parallel and sparse frame based fuzzy integral,PSFI)。实验表明,随着计算资源的增加,PSFI算法的加速比和效率下降较低。在变量存储上,PSFI算法在较多特征的数据集上对存储空间减少数千倍。最后,提出的PSFI算法相比之前提出的多重模糊积分(multiple nonlinear integral,MNI)算法,有较高的分类准确率。

关键词：模糊测度模糊积分并行计算稀疏存储分类

一种基于容器的对投影矩阵稀疏存储与快速访问的方法

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山西电子技术 2015年第6期 60-61,68页

作者：王鑫中北大学信息与通信工程学院山西太原030051

针对迭代重建算法中投影系数的重复计算,以及投影矩阵存储占用空间大,检索效率低等问题,本文提出一种基于vector容器的投影矩阵稀疏存储与快速访问方法。该方法只计算一次投影系数,并利用容器的大小可变性将投影系数以二进制格式进行稀... 详细信息

针对迭代重建算法中投影系数的重复计算,以及投影矩阵存储占用空间大,检索效率低等问题,本文提出一种基于vector容器的投影矩阵稀疏存储与快速访问方法。该方法只计算一次投影系数,并利用容器的大小可变性将投影系数以二进制格式进行稀疏存储。在迭代重建过程中,循环访问这些二进制文件,并使用容器快速检索获得每一条射线的投影系数。实验证明,本文提出的方法有效地减少了投影矩阵占用的内存,减少了迭代过程中计算投影系数的运算量,加快了重建速度。

关键词：投影矩阵稀疏存储快速访问容器

大系统马尔可夫模型状态转移概率矩阵的快速形成方法

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2013年第9期46卷 791-798页

作者：刘艳丽余贻鑫天津大学智能电网教育部重点实验室天津300072

提出马尔可夫模型状态转移概率矩阵的快速形成方法.定义元件状态转移率矩阵和系统状态数组,将系统状态转换为便于计算机存储与处理的数组,有效地描述了系统状态之间的转移;基于元件状态转移率矩阵和系统状态数组提出不受系统状态和元件... 详细信息

提出马尔可夫模型状态转移概率矩阵的快速形成方法.定义元件状态转移率矩阵和系统状态数组,将系统状态转换为便于计算机存储与处理的数组,有效地描述了系统状态之间的转移;基于元件状态转移率矩阵和系统状态数组提出不受系统状态和元件状态数目限制快速准确计算状态转移率的方法,通过挖掘状态转移概率矩阵中非零元素的分布规律提出非零元素的快速定位方法,进而快速形成状态转移概率矩阵的稀疏存储;针对由两状态元件组成的系统,提出基于给定系统状态排序和服务状态集数组快速定位状态转移概率矩阵中非零元素的方法.将其应用于电力系统概率安全性评估,以新英格兰10机39节点系统为例,证实了方法的有效性和实用性.

关键词：马尔可夫模型状态转移概率矩阵稀疏存储大系统

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结构模态多级分层并行计算方法

振动与冲击 2023年第16期42卷 19-25页

作者：喻高远楼云锋李俊杰金先龙上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 上海宇航系统工程研究所上海201108

基于稀疏存储技术和传统并行模态综合法提出了一种有限元结构模态分析多级分层并行计算方法。该方法在两级分区4次变换策略的基础上不仅实现了大量数据的分布式稀疏存储,提高了数据的内存访问效率,而且实现了系统整体缩减后的广义特征... 详细信息

基于稀疏存储技术和传统并行模态综合法提出了一种有限元结构模态分析多级分层并行计算方法。该方法在两级分区4次变换策略的基础上不仅实现了大量数据的分布式稀疏存储,提高了数据的内存访问效率,而且实现了系统整体缩减后的广义特征方程规模的有效降低,大幅度减少了广义特征方程的求解时间。此外,它还利用计算任务和异构众核集群硬件体系结构映射实现了计算过程的多级并行,不仅有效改善了不同层级的负载均衡,而且通过通信分离有效提高了通信效率。因此,它能够充分利用异构众核分布式存储并行计算机的体系结构特点提升大规模有限元模态并行计算效率。数值算例表明,相比于传统的并行模态综合法,稀疏存储格式模态多级分层并行方法能够大幅度节省内存空间和提高计算效率。

关键词：异构众核多级分层并行负载均衡稀疏存储大规模模态分析

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一种基于n元组分类器的人脸图象识别方法

计算机工程与应用 2001年第5期37卷 65-66页

作者：詹曙李厚强等中国科学技术大学电子工程与信息科学系，合肥230027

人脸图象识别是模式识别和人工智能领域的一个热点，文章介绍了一个可以用于多灰度级人脸图象识别的连续n元组分类器方法，采用稀疏存储等技术，实验结果表明它比传统的特征脸方法和传统的n元组分类器方法简捷、快速、识别正确率高。

关键词： N元组分类器人脸图象识别稀疏存储模式识别人工智能

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多模式匹配算法的优化研究

微计算机信息 2007年第3X期23卷 211-213页

作者：方贤进李龙澍安徽大学教育部智能计算与信号处理重点实验室安徽理工大学

模式匹配技术有着广泛的应用且模式匹配算法已经被研究了很多年,同时对稀疏存储及其结构的操作也有大量的文献资料。本文首先描述了Aho-Corasick多模式匹配算法,该算法是基于自动机及状态向量的,然后提出了使用banded-row稀疏存储对Aho-... 详细信息

模式匹配技术有着广泛的应用且模式匹配算法已经被研究了很多年,同时对稀疏存储及其结构的操作也有大量的文献资料。本文首先描述了Aho-Corasick多模式匹配算法,该算法是基于自动机及状态向量的,然后提出了使用banded-row稀疏存储对Aho-Corasick算法中的状态转换表进行存储优化的观点,给出了优化算法。最后给出了和原Aho-Corasick算法相比较的测试结果,该结果表明在大模式集的情况下,使用banded-row稀疏存储的Aho-Corasick算法减少了存储需求,进一步地提高了性能。

关键词：多模式匹配 Aho-Corasick算法稀疏存储

无网格Galerkin法GPU加速并行计算研究

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无网格Galerkin法GPU加速并行计算研究

作者：卢海山湘潭大学

学位级别：硕士

无网格Galerkin(Element-Free Galerkin,EFG)法不受网格束缚,因此能够有效地解决有限元法遇到的困难,已在结构大变形、不连续性等问题中引起了高度重视。然而EFG法存在计算耗时长等缺点,限制了其在大规模工程计算中的应用。GPU(Graphics... 详细信息

无网格Galerkin(Element-Free Galerkin,EFG)法不受网格束缚,因此能够有效地解决有限元法遇到的困难,已在结构大变形、不连续性等问题中引起了高度重视。然而EFG法存在计算耗时长等缺点,限制了其在大规模工程计算中的应用。GPU(Graphics Processing Unit,GPU)加速计算是近年来快速发展起来的一种并行计算技术,随着 CUDA(Compute Unified Device Architecture,CUDA)等通用编程平台的推出,GPU加速计算已广泛应用于科学与工程计算领域。本文针对EFG法计算耗时长的缺点,开展EFG法的GPU加速并行计算研究,以缩短其计算时间。其主要研究内容为:(1)基于CUDA平台讨论了稀疏矩阵与向量乘积并行计算的任务分配方式,研究了对称正定线性方程组的GPU加速求解,编写了共轭梯度法的GPU求解函数,并对比了不同系数矩阵规模下的计算性能。结果表明系数矩阵规模越大,加速比越高。(2)基于交叉节点对思想及按行压缩存储格式,研究了刚度矩阵的组装与稀疏存储;提出了节点与积分点的局部搜索方法;利用罚函数法处理本质边界条件,给出了刚度矩阵和惩罚刚度矩阵的统一格式,提出了一种采用三角形网格进行积分计算的EFG改进算法,并编写了改进算法的C语言程序。对悬臂梁和连杆的分析表明,所提算法在满足计算精度的前提下,能有效地节省存储空间和提高节点与积分点的搜索效率,且对复杂几何形状的模型具有良好适应性。(3)在EFG改进算法的基础上,利用GPU加速形函数及其导数、刚度矩阵的计算,以及线性方程组的求解,提出了 EFG法的GPU加速并行算法。基于CUDA平台编写了 EFG并行算法程序,并在NVIDIA GeForce GTX 660显卡上通过悬臂梁和连杆两个算例进行了性能测试,探讨了加速比的影响因素。算例结果表明,GPU加速算法在满足计算精度的前提下具有显著的加速效果,并且线性方程组求解和刚度矩阵计算对算法加速效果起决定性影响。本文利用GPU加速技术显著缩短了 EFG法的计算时间,其研究为EFG法应用于大规模复杂几何形状结构的分析,提供了一种新的算法,所得结果对EFG法应用于工程问题的计算具有理论参考和实际意义。

关键词：无网格Galerkin法逐节点对法稀疏存储局部搜索并行计算 GPU 加速 CUD A

电各向异性介质的MT二维正演与页岩储层压裂电磁响应分析

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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电各向异性介质的MT二维正演与页岩储层压裂电磁响应分析

作者：刘庆长江大学

学位级别：硕士

本文主要研究了大地电磁一维、二维电各向异性正演问题。本文的目的在于解决大地电磁一维、二维电各向异性正演问题,并将大地电磁二维电各向异性的正演用于页岩储层的压裂动态监测。对于大地电磁一维电各向异性正演,基于前人的基础上,... 详细信息

本文主要研究了大地电磁一维、二维电各向异性正演问题。本文的目的在于解决大地电磁一维、二维电各向异性正演问题,并将大地电磁二维电各向异性的正演用于页岩储层的压裂动态监测。对于大地电磁一维电各向异性正演,基于前人的基础上,本文分别进行了多个不同层状模型的大地电磁一维电各向异性正演研究,并对正演结果进行了分析。对于一般介质的大地电磁场,通常需要利用数值方法求解大地电磁二维电各向异性正演问题。鉴于有限单元法计算精度高,能够模拟复杂的地形,本文从有限单元法出发,对大地电磁二维电各向异性正演题进行了研究。在将有限单元法应用于大地电磁二维电各向异性正演的过程中,分别基于OpenMP和全稀疏存储的方式对大地电磁二维电各向异性正演程序进行了优化,有效地提升了大地电磁二维电各向异性正演程序的速度,并极大地减少了大地电磁二维电各向异性正演程序对计算机内存的占用。本文对大地电磁二维电各向异性正演结果进行了一系列的分析研究。最后,对本文的工作进行了总结并展望了未来的研究方向。

关键词：各向异性有限单元法 OpenMP 稀疏存储