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多核处理器数控系统的全局调度算法

中国机械工程 2015年第20期26卷 2771-2777页

作者：彭浩张建军韩江洪杨帆合肥工业大学安全关键工业测控技术教育部工程研究中心合肥230009

提出了面向多核处理器系统的限制抢占调度算法,通过在任务的末尾设置高优先级(抢占阈值)的限制抢占区,减少任务运行过程中被抢占的次数,提高调度效率。建立了限制抢占调度的可调度性判定条件和限制抢占区设计方法。仿真结果表明,限制抢... 详细信息

提出了面向多核处理器系统的限制抢占调度算法,通过在任务的末尾设置高优先级(抢占阈值)的限制抢占区,减少任务运行过程中被抢占的次数,提高调度效率。建立了限制抢占调度的可调度性判定条件和限制抢占区设计方法。仿真结果表明,限制抢占调度的调度性能较抢占调度和延迟抢占调度的调度性能有明显提高。

关键词：多核处理器数控系统全局调度限制抢占

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基于模拟煺火的无线传感节点重编程策略

仪器仪表学报 2015年第3期36卷 537-544页

作者：卫星张芳荣段章领韩江洪合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心合肥230009

无线传感节点由于监测环境、用户需求、网络功能等原因往往需要较高频度的代码更新,基于无线Boot-Loader的点对点技术是目前主流的重编程方法。研究如何通过选择手持基站到所有节点的传播路径,解决重编程效率低下和整体能耗较高的问题... 详细信息

无线传感节点由于监测环境、用户需求、网络功能等原因往往需要较高频度的代码更新,基于无线Boot-Loader的点对点技术是目前主流的重编程方法。研究如何通过选择手持基站到所有节点的传播路径,解决重编程效率低下和整体能耗较高的问题。首先,建立了无线重编程过程的NP-hard及简化的数学模型;接着给出基于最小化覆盖消耗的转发半径选择策略,以及基于剩余能量度的转发节点选择策略;最终得到基于模拟煺火的迭代优化算法。数值分析和物理实验结果表明,所提算法能够找到全局最优或近似全局最优解,以降低重编程过程中的总能耗以及平衡节点之间的能量差异。

关键词：模拟煺火重编程贪婪算法集合划分

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基于任意单体间能量转移的高效均衡策略

电工技术学报 2019年第21期34卷 4572-4579页

作者：刘征宇严鹏武银行许亚娟合肥工业大学机械工程学院合肥230009 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心合肥230009

基于任意单体间直接转移能量均衡拓扑,提出一种新型高效均衡策略。根据单体充放电特性曲线,采用安全系数重新划定分区,设定整体剩余电量归属函数,并设定分段阈值修正因子函数;理论推导阈值中心点搜索过程的变化规律,以剩余电量均值为起... 详细信息

基于任意单体间直接转移能量均衡拓扑,提出一种新型高效均衡策略。根据单体充放电特性曲线,采用安全系数重新划定分区,设定整体剩余电量归属函数,并设定分段阈值修正因子函数;理论推导阈值中心点搜索过程的变化规律,以剩余电量均值为起点,采用预搜索方法迅速判定搜索方向,从而快速确定最优值;建立转移信息矩阵与转移过程模型,利用线性规划方法求解转移能量最优路径。该策略以剩余电量为均衡指标,对六节串联锂离子单体进行充放电均衡对比实验。实验数据表明,较其他均衡方案,本方案可以更高效、低耗地完成均衡目标,有效改善电池组的工作性能。

关键词：阈值修正因子预搜索转移信息矩阵最优路径

面向智能汽车的Ethernet AVB网络设计与优化

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机械工程学报 2019年第6期55卷 166-177页

作者：王跃飞黄斌吴源郭中飞合肥工业大学机械工程学院合肥230009 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心合肥230009

为确保车载Ethernet AVB网络的传输实时性,在分析智能汽车网络拓扑结构和消息特性基础上,引入预定流量类型,给出面向音视频流和实时控制类消息流混合传输的时间感知整形调度机制;推导出该机制下流预留(SR)类消息的最坏响应时间计算式;给... 详细信息

为确保车载Ethernet AVB网络的传输实时性,在分析智能汽车网络拓扑结构和消息特性基础上,引入预定流量类型,给出面向音视频流和实时控制类消息流混合传输的时间感知整形调度机制;推导出该机制下流预留(SR)类消息的最坏响应时间计算式;给出IEEE标准预留带宽参数配置方法导致网络不可调度的证明,并以超预留带宽最小为目标,以IEEE标准规定的最大预留带宽和SR类消息响应时间为约束,提出Ethernet AVB网络超预留带宽优化设计模型,给出求解该模型的OAPO和OBPO算法。在Vector CANoe中的试验结果表明:与IEEE标准中配置方法相比,所提出的方法不仅可以确保Ethernet AVB网络中各类消息传输的实时性,而且还能使网络预留带宽达到最优,进而更好地满足智能汽车网络高速实时的通信要求。

关键词：智能汽车 Ethernet AVB网络预定流量类型时间感知整形超预留带宽

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云计算数据中心服务器数量动态配置策略

电子与信息学报 2015年第8期37卷 2007-2013页

作者：卫星张建军石雷翟琰合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心合肥230009

云计算数据中心由通过高速网络连接的大量服务器构成,一种有效的节能措施是维持与系统负载成比例的活跃服务器数量同时切换剩余服务器到空闲模式,由此分别产生操作能耗和切换能耗。该文研究如何动态配置活跃服务器数量以最小化数据中心... 详细信息

云计算数据中心由通过高速网络连接的大量服务器构成,一种有效的节能措施是维持与系统负载成比例的活跃服务器数量同时切换剩余服务器到空闲模式,由此分别产生操作能耗和切换能耗。该文研究如何动态配置活跃服务器数量以最小化数据中心能耗(操作与切换能耗之和)的问题。首先,建立了问题的NP数学模型,并分析了无切换能耗情况下最优解的特性;其次,通过消除整数动态规划的递推过程,推导具有多项式复杂度的最优静态算法;最后,采用对未来负载的最坏预测结果作为约束制定了优化在线策略。仿真结果表明,所提出的静态最优和动态优化策略能够适应外界负载的剧烈变化趋势始终谨慎调整活跃服务器和休眠服务器的比例,以接近最优的能耗代价维持数据中心的平稳运行。

关键词：云计算数据中心活跃服务器离线最优算法动态规划在线算法

基于双时间尺度扩展卡尔曼粒子滤波算法的电池组单体荷电状态估计

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中国机械工程 2018年第15期29卷 1834-1839页

作者：刘征宇汤伟王雪松黎盼春合肥工业大学机械工程学院合肥230009 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心合肥230009

为实现对电池组单体荷电状态(SOC)的精确估算,首先对锂电池组单体建立增强自校正(ESC)模型,然后根据锂电池ESC模型建立电池组平均模型和各单体SOC差异模型,再对其用双时间尺度的扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)算法来估算电池组平均SOC值和各... 详细信息

为实现对电池组单体荷电状态(SOC)的精确估算,首先对锂电池组单体建立增强自校正(ESC)模型,然后根据锂电池ESC模型建立电池组平均模型和各单体SOC差异模型,再对其用双时间尺度的扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)算法来估算电池组平均SOC值和各单体差异SOC值,从而得到电池组中各单体SOC值。对12节锂电池串联电池组进行SOC估算实验,结果表明,基于双时间尺度EKPF算法的电池组单体SOC估计方法可实现对单体SOC的精确估计,且该方法比双时间尺度扩展卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法具有更高的估算精度。

关键词：扩展卡尔曼粒子滤波单体荷电状态估计双时间尺度电池组

结合并行特征传递深度学习网络的矿井行人检测

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第12期31卷 2091-2100页

作者：卫星张海涛陆阳石雷合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心合肥230601

矿井行人检测是实现机车无人驾驶的关键技术之一,传统视觉特征提取算法无法有效地应对矿井巷道环境复杂、照明恶劣等问题.为此提出了一种基于并行特征传递的矿井行人检测深度学习网络,以保证检测的高准确率与强实时性.首先阐述了网络的... 详细信息

矿井行人检测是实现机车无人驾驶的关键技术之一,传统视觉特征提取算法无法有效地应对矿井巷道环境复杂、照明恶劣等问题.为此提出了一种基于并行特征传递的矿井行人检测深度学习网络,以保证检测的高准确率与强实时性.首先阐述了网络的结构,包括并行工作的行人辨识模块和行人定位模块,以及两者之间的特征传递块;其中行人辨识模块粗略调整锚点框位置与大小且过滤负锚点,行人定位模块进一步提升回归精度并给出预测结果特征,传递块将行人辨识模块的不同层的特征转换成行人定位模块所需特征.其次采用数据集扩增、数据增强和难例挖掘等措施优化训练过程.最后给出基于安徽桃源与新集矿井采集视频的实验结果.实验数据表明,所提算法以37帧/s的实时处理速率,其平均精度仍可保持63.4%,与YOLOv1算法相比,平均精度提高9.2%,与M2Det算法相比,提高22帧/s.

关键词：矿井行人检测深度学习网络并行特征传递无人驾驶

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一种基于车辆遮挡模型的车流量统计算法

仪器仪表学报 2010年第6期31卷 1335-1341页

作者：齐美彬鲜柯蒋建国林芬华合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心合肥230009

传统视频检测车流量统计利用车辆跟踪解决遮挡问题,算法复杂且容易受到外界干扰影响,为此建立了若干车辆遮挡模型,利用分层轮廓匹配法将运动目标与车辆遮挡模型进行轮廓匹配识别出遮挡车辆。为了提取运动目标完整外部轮廓,提出一种基于... 详细信息

传统视频检测车流量统计利用车辆跟踪解决遮挡问题,算法复杂且容易受到外界干扰影响,为此建立了若干车辆遮挡模型,利用分层轮廓匹配法将运动目标与车辆遮挡模型进行轮廓匹配识别出遮挡车辆。为了提取运动目标完整外部轮廓,提出一种基于连通域的两轮扫描法来标记各个运动车辆,并利用YUV彩色空间对阴影进行检测和抑制,提高车流量统计精度。实验结果表明,该方法能有效识别遮挡车辆,具有较高的车流量统计精度。

关键词：车辆遮挡模型分层轮廓匹配连通域两轮扫描法

基于多隐层Gibbs采样的深度信念网络训练方法

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自动化学报 2019年第5期45卷 975-984页

作者：史科陆阳刘广亮毕翔王辉合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心合肥230009

深度信念网络(Deep belief network, DBN)作为一类非常重要的概率生成模型,在多个领域都有着广泛的用途.现有深度信念网的训练分为两个阶段,首先是对受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine, RBM)层自底向上逐层进行的贪婪预训练... 详细信息

深度信念网络(Deep belief network, DBN)作为一类非常重要的概率生成模型,在多个领域都有着广泛的用途.现有深度信念网的训练分为两个阶段,首先是对受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine, RBM)层自底向上逐层进行的贪婪预训练,使得每层的重构误差最小,这个阶段是无监督的;随后再对整体的权值使用有监督的反向传播方法进行精调.本文提出了一种新的DBN训练方法,通过多隐层的Gibbs采样,将局部RBM层组合,并在原有的逐层预训练和整体精调之间进行额外的预训练,有效地提高了DBN的精度.本文同时比较了多种隐层的组合方式,在MNIST和ShapeSet以及Cifar10数据集上的实验表明,使用两两嵌套组合方式比传统的方法错误率更低.新的训练方法可以在更少的神经元上获得比以往的训练方法更好的准确度,有着更高的算法效率.

关键词：深度信念网络受限玻尔兹曼机 Gibbs采样对比散度