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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
利用混沌系统对初始条件和混沌参数非常敏感以及产生的混沌序列具有随机性与不可预测的特性,提出一种构建在Logistic映射上的信息摘要算法,通过将原始明文信息块作为混沌映射的初始值,经过混沌系统的遮代得到系统的输出来构建原始明文的信息摘要,利用Java的BigDecimal类进行了算法的实现,运行结果表明该算法性能良好。  相似文献   

2.
众核软件映射到处理器核心上,形成流水线执行,有利于挖掘软件任务模块的并行性,提高系统吞吐率.提出了一种基于改进的动态规划思路的软件映射算法,算法通过将图划分问题近似分解为多个子问题,通过寻求每个子问题的最优解进而获得全局最优解.动态规划思路的改进主要体现在实时更新可选任务节点和动态调整子图期望负载两方面,这有利于划分后的各子图负载更均衡.实验结果表明,算法在提高系统吞吐率方面均优于现有相关算法.  相似文献   

3.
基于动态递归模糊神经网络的动态系统辨识   总被引:1,自引:1,他引:1  
模糊系统和神经网络由于具有逼近任意连续非线性映射的特性而广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而现实工程中的控制对象反映的是系统的动态行为.为了提高动态系统的辨识精度,提出了一种新型的动态递归模糊神经网络,并根据动态递归神经网络的数学模型推导其动态反向传播学习算法及其改进算法.仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的辨识过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的辨识,特别是对具有纯时间延迟动态系统的辨识,较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果.同时,确定网络权值和隶属函数参数初始值的方法可使动态系统的辨识过程具有更快的收敛速度.  相似文献   

4.
利用混沌系统对初始条件和混沌参数非常敏感以及产生的混沌序列具有随机性与不可预测的特性,提出一种构建在Logistic映射上的信息摘要算法.通过将原始明文信息块作为混沌射的初始值,经过混沌系统的迭代得到系统的输出来构建原始明文的信息摘要.利用Jave的BigDecimal类进行了算法的实现,运行结果表明该算法性能良好.  相似文献   

5.
针对求解动态0-1优化问题的原对偶遗传算法(pri mal-dual genetic algorithm,PDGA)中一个关键的运算──原对偶映射(pri mal-dual mapping,PDM)进行改进,提出了一种新的适应性的PDM方法.在新的映射方法中,利用种群中染色体各个基因位点上取值的统计信息来计算该基因位点进行PDM运算的概率.在一组动态优化函数的仿真实验中,改进的PDGA算法表现出比原始算法更好的性能.  相似文献   

6.
针对支持电压频率岛(VFIs)的片上网络(NoC)功耗优化问题,定义了性能约束的功耗感知NoC映射问题,并提出一种基于遗传、蚂蚁算法融合的优化方法.通过在映射过程中同时考虑计算功耗、VFIs开销功耗及通信功耗,提高了算法的优化能力,降低了系统的总体功耗;通过将遗传算法与蚂蚁算法融合,利用遗传算法的快速搜索能力、蚂蚁算法精确优化能力,使优化算法兼顾了收敛速度和优化效果.实验结果表明:本算法在满足NoC性能要求的前提下,可显著降低VFIs NoC的功耗;具有收敛速度快,优化精度好的特点,适用于求解大规模NoC映射问题.  相似文献   

7.
针对仿射非线性系统,提出了一种新型的基于动态递归模糊神经网络(DRFNN)的间接自适应控制器.该控制器采用DRFNN对系统的动态非线性映射进行在线估计,并依据李亚普诺夫稳定性理论推导出DRFNN参数在线调整的自适应算法,同时运用投影算法确保参数向量处于约束集合内.应用自适应DRFNN对动态非线性映射进行在线估计时,仅采用被控系统的1个状态变量作为其输入,避免了因增加输入个数而导致网络结构膨胀的问题,从而加快了收敛速度.仿真结果表明:由自适应DRFNN构成的控制器可使系统具有满意的跟踪性能.  相似文献   

8.
基于核的自组织映射聚类   总被引:1,自引:0,他引:1  
将核学习的方法应用于自组织映射聚类中,提出了一种核自组织映射聚类算法.该算法以核函数代替原始数据在特征空间中映射值的内积,并且神经元权值向量的初始化和更新都可由其组合系数向量表示,从而获得了直观而简单的迭代公式.分析了算法中学习速率过高会降低学习稳定性、学习速率过低又会降低收敛速度等参数选择问题,给出了一组折中考虑学习稳定性和收敛速度要求的参数初始值.实验结果表明,核自组织映射聚类对于非椭圆型的类分布数据,如环形数据,聚类正确率也能够达到99.886 4%.对IRIS数据集和入侵检测报警数据的聚类也证明了核自组织映射聚类方法的良好性能.  相似文献   

9.
笔者从介绍流形与流形学习的概念和数学描述入手,对等距映射算法(Isomap),局部线性嵌入算法(LLE),拉普拉斯特征映射算法(LE)进行了分析与比较,目的是了解这三种主要的流形学习算法的特点,能更好地进行数据的降维与分析.  相似文献   

10.
具有可扩展授权恢复机制的新型图像水印系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
建立了一个具有可扩展授权恢复机制的图像水印系统模型,先把图像小块划分后再使用DCT变换与量化编码,将得到的水印信息进行移块重组为二值水印图像,然后利用混沌映射算法使二值图像分散开来,极大地扩展了水印空间.另外,分析了传统水印算法安全问题,使用了改进的共享与授权协议来规范混沌参数的使用规则,提高了系统的安全性.  相似文献   

11.
为了提高虚拟接口存储结构(VISA)存储网络系统的性能,设计实现了基于块级的元数据管理子系统.该系统的元数据管理子系统实现了物理设备和逻辑设备的块地址空间之间的映射,支持动态地址映射、动态块重分配和热块冗余技术,可以对I/O请求的路径和数据传输的路径完全控制,从而有效地改善了VISA存储网络系统的I/O性能,使数据布局更加合理,提高了存储管理的灵活性,初步实现了负载均衡,并且使VISA存储网络系统具备了容错能力和节点的动态增加能力.测试结果表明:在加入了基于块级的元数据管理功能带来相应开销的情况下,VISA存储网络系统原型与传统存储网络系统iSCSI Linux MD相比,传输延迟减少了8.2%~21.0%,传输吞吐率提高了8.7%~11.9%.  相似文献   

12.
动态模糊神经网络研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
针对静态网络无法处理暂态问题,对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接,使其具有动态映射能力,从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合来训练,避免陷入局部最优解。采用时序预测和动态非线性系统进行了仿真研究,结果表明,动态模糊神经网络较之普通模糊神经网络在收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大的改善,并具有更好的动态系统处理能力。  相似文献   

13.
针对在节点间进行数据传输、备份等操作时,不同节点间链路带宽将限制分布式存储系统的性能的问题,借鉴软件定义网络及云存储技术的基本思想,通过对控制流与数据流的分离,提出了一种基于链路带宽的分布式存储系统框架及动态负载均衡技术.所提出框架中,在分布式数据节点之外引入一个中心控制节点,该节点掌握全局网络视图,全局网络视图中既包括数据存储表记录存储数据的分布,又包括当前链路带宽情况.在用户读取数据时,根据数据存储表确定需要的数据存放于哪些数据存储节点,指派相应的数据存储节点根据路由表发送数据包,并实时监测网络中的链路带宽负载情况,及时调整数据的传输路径.仿真验证所提架构和算法可以有效解决海量数据在不同位置的分配调度,以及缩短用户对大量数据提取的响应时间及提升存储速率等问题.   相似文献   

14.
基于免疫遗传算法的递归模糊神经网络   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了解决递归网络的梯度信息不易获取而传统遗传算法训练时间过长、易于早熟的问题,提出了一种用于辨识非线性动态系统的递归高木-关野模糊神经网络(T_RFNN:Takagi-Sugeno Recurrent Fuzzy Neural Network).T_RFNN是在高木-关野模糊模型的基础上加入了反馈层,利用免疫遗传算法对T_RFNN的参数进行训练和调整.该网络具有更少的网络参数、更快的收敛速度和更高的精度等特点,能够很好地完成动态非线性系统的映射.与高木-关野模糊神经网络相比,网络参数减少了45%,网络误差减少了65%,而网络的运行时间提高了近68%.T_RFNN仿真实验的辨识结果也表明,该网络在训练次数明显减少的情况下学习性能得到了显著改善.  相似文献   

15.
许德生  庞伟正 《应用科技》2006,33(12):16-19
针对高速互联网中拥塞控制的问题,在主动队列管理算法模型基础上,提出了一种基于混合pi-sigma神经网络的动态管理机制.其模型可以方便地在线修正前提参数(隶属函数)和结论参数,适合网络系统拥塞预测和控制.仿真表明,该算法能够保证缓存器中队列长度的稳定性,而且在网络突发流量较大时,在短时间间隔内可以使流量的抖动变得平缓,对网络动态的、不精确的、突发性的环境具有较强的自适应能力.  相似文献   

16.
液压并联机器人的动态神经网络控制研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
针对液压并联机器人运动过程中各单缸伺服系统的参数时变和耦合力扰动问题,利用在前馈型网络增加反馈环节的方法,设计了一种新型动态神经网络,并将该动态网络作为智能控制器应用于单缸伺服系统,同时根据能全面衡量系统性能的综合目标函数,推导出网络控制学习算法.仿真及试验结果表明,这种控制器的设计不依赖于系统模型,对于单缸系统的参数时变具有自适应性,对于耦合力扰动具有强鲁棒性,控制结果显示系统具有良好的静动态性能.  相似文献   

17.
将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能. 通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型. 采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性.  相似文献   

18.
为研究行为未知的非线性多智能体系统领导-跟随者最优一致控制问题,针对智能体动态方程未知的情况,设计神经网络辨识器学习智能体动力学行为;构造以多智能体系统局部误差为输入的性能指标函数,将多智能体系统领导-跟随者一致性问题转换为求解智能体局部性能指标函数最优值的优化控制问题;结合自适应动态规划思想设计分布式迭代算法求解该优化问题,并讨论了算法的收敛性;设计基于神经网络的评价-执行结构分布式控制器来近似局部性能指标函数,通过神经网络学习迭代寻找局部性能指标函数的最优解,实现多智能体系统的最优一致控制策略。设计的分布式控制器能够根据智能体状态数据自适应产生控制策略,使多智能体系统趋于一致。  相似文献   

19.
移动主体获得准确的定位信息是构建稳定的混合现实(mixed reality,MR)系统的关键,然而MR中的前景对象对传统定位算法的精度影响较大.现阶段基于深度学习的定位算法可以通过识别前景对象来提升精度,但深度学习模型耗时过高,导致算法实时性下降.针对该问题,提出了一种MR中融合语义特征传播模型的前景对象感知定位算法.该算法依托语义分割网络与一种快速旋转的二进制独立稳定描述子特征(oriented fast and rotated binary robust independent elementary feature,ORB)提取算法构建了语义特征传播模型,实现高速语义特征提取;融合该模型和几何特征检测方法实现算法中的前景对象感知层,并依赖该感知层剔除MR中前景对象的特征点,构建了背景特征点集,实现高精度、高实时性的定位.实验结果表明:在慕尼黑工业大学(Technical University of Munich,TUM)公共数据集的高动态前景对象场景中,相比动态语义视觉同步定位与建图(dynamic semantic visual simultaneous localization...  相似文献   

20.
0 IntroductionStorageareanetworks(SAN)andNetworkattachedstorage(NAS)aretwoprovenapproachestonetworkingstorage.Ingeneral,bothofSANandNASemploytheswitchtechnologyforinterconnectthatcanefficientlyreducedelayandcompetitionofnetwork[1 3] .Inthissystem ,anaccesstoonedeviceisinde pendentofotherdevices.Fromviewofabstract,eachnetworkstoragedeviceisviewedasnetwork attacheddisk .SAN (FibreChannel attacheddisks)andNAS (Ethernet \|attacheddisks)areexamplesofsuchanapproach .Sointhispaper,thenetw…  相似文献   

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