基于多核处理器的动态共享缓存分配算法

对于具有共享缓存结构的多核处理器,存在并行应用对共享缓存冲突访问导致性能下降的现象.为合理地分配共享缓存以有效地解决这类问题,提出了一种共享缓存分配方法,通过将并行应用对共享缓存访问未命中的情况进行分类与追踪,并根据建立的性能增益模型在行的粒度上进行动态地分配共享缓存,使系统的整体性能得到改善.实验结果表明,新算法能合...     

基于用户移动行为相似性聚类的Markov位置预测

由于采集点丢失或出现新用户等原因,GPS轨迹数据往往具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测准确率较低.针对这种情况,提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法.首先,基于Voronoi图和原始GPS轨迹进行区域划分,位置预测基于区域轨迹进行;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次,根据移动行为相似性对用户进行聚类,并在聚类的用户组上采用一阶Markov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性.真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提出方法的有效性.     

一种非线性非平稳时间序列预测建模方法

提出了一种基于经验模式分解和支持向量回归的非线性、非平稳时间序列预测建模方法.首先,针对时间序列的非平稳特征,通过经验模式分解将其分解为若干个本征模式分量,使其中每个分量均成为平稳序列;其次,对每个本征模式分量,基于支持向量回归建立相应的平稳时间序列预测模型;最后,再一次利用支持向量回归对这些预测模型进行非线性组合,得到非线性、非平稳时间序列的预测模型.仿真实验和工程应用均表明,所提的预测建模方法与传统的基于支持向量回归的建模方法相比,具有较高的精度,说明该方法对于非线性、非平稳时间序列的预测是有效的.     

多核平台的并行实时调度与内存分配算法

多核处理器凭借着低功耗高性能的优势占据了市场.针对多核平台上并行实时任务,提出局部与全局EDF相结合的调度算法,其中任务的截止期划分、执行预算以及迁移时机由所设计的处理器带宽预留服务器决定.同时,提出了内存分配算法,该算法能够更好地为并行实时任务管理内存资源.实验结果表明新的调度算法具有更高的调度成功率.另外,在内存资源竞争的前提下,内存分配算法可以保证并行任务的实时性与系统稳定性.     

一种基于深度网络的视图重建方法

为了解决在仅有单目视图的环境下实现立体匹配的问题，在现有视图重构网络模型Deep3D的基础上，提出了基于加权局部对比归一化约束的全卷积重构模型.该模型采用改进的全卷积神经网络架构作为模型的特征提取模块，以期减少训练参数，降低训练时间，增加模型的非线性.为了进一步提高重构精度，设计了新的基于加权局部对比归一化的约束条件，并采用结构相似性成本(SSIM)与L1成本相结合的损失优化函数对模型进行优化.在KITTI 2015数据集上展开实验，并与Deep3D模型及其后续的改进方法进行比较.实验结果表明，在只使用左视图作为训练数据的情况下，生成的右视图在SSIM和峰值信噪比两个指标上有很大提升，能够满足立体匹配方法中右视图的精度要求.     

基于TEE的可信存储系统设计与实现

在对当前主流可信存储系统的分析和研究的基础上，设计并实现了符合GP标准，同时满足多种安全存储特性的可信存储系统(TSS). TSS不仅能对数据进行授权加密、保证数据的完整性和一致性，同时还提供了很多其他安全存储特性(如持久存储对象的原子操作).为了改善大数据读写性能，提出了一种在REE的内核空间中动态申请连续内存并通过通信管道将该连续物理内存映射到TEE中的方法.这种方法可以有效地减少TEE和REE之间的切换次数、内存申请次数及内存的拷贝负载.实验数据显示，与其他相关可信存储系统相比，TSS有8%到10%的性能提升.     

基于双流多关系GCNs的骨架动作识别方法

基于图卷积网络(graph convolutional networks,GCNs)的骨架动作识别方法只能对关节点间的单一关系进行建模,缺少描述多种关系的能力.借鉴知识图谱描述实体之间不同关系的思想,提出一种基于关节点流和肢体流的双流多关系GCNs人体骨架动作识别方法,对图结点间的自然连接关系、对称关系和全局关系进行建模,各种特征在网络中同步传输并有效融合.运动的全身协作过程中,每个部位的交互范围有限且依赖于具体动作,提出基于Non-local机制的topK全局邻接关系自适应计算方法,为每个结点动态选择交互强度较大的前K个结点作为全局关系邻接点.实验结果表明,所提出的双流多关系网络在Kinetics和NTU-RGB+D数据集上取得了较好的动作识别效果.     

循环流化床锅炉控制系统研究

锅炉燃烧的特点是反馈慢、迟滞性大，而循环流化床锅炉则要求控制迅速、反应灵敏，因此对自控要求很高。文章对循环流化床锅炉自控系统的设计原理与现场应用情况进行了介绍。     

一种基于超边际分析的分布式计算资源分配方法

针对分布式计算环境,提出一种基于超边际分析的资源分配方法,描述了基于比较优势的资源分配框架,建立了具有交易保护的IRDL模型以及自由交易的IRD模型,通过角点分析得到全局均衡,以达到系统效用最大化.与新古典经济学研究如何提高资源利用率不同,本文基于新兴古典经济学,通过分工理论降低资源稀缺程度,动态调整计算网络以达到整体...     

基于索引效用的Top-k高效用项集挖掘方法

已有的Top-k高效用项集挖掘为了保持向下封闭性,利用项集的事务效用代替其真实效用,使得项集效用被估计得过大,导致剪枝效果不好,挖掘效率较低.针对这一问题,提出了索引效用的概念,在此基础上建立两级索引,并进行索引剪枝,增强了挖掘中剪枝的效果,提高了Top-k高效用项集挖掘的效率;此外,通过建立效用矩阵,支持对项集效用的快速计算,进一步提高了挖掘效率.不同类型数据集上的实验验证了所提出的Top-k高效用项集挖掘方法的有效性和高效性.