三值光学计算机

三值光学计算机是2017年3月问世的通用型光电混合计算机系统。它用无光态和偏振方向正交的两个偏振光态表示信息,用旋光器和偏振片来改变这三个光态,进而完成三值逻辑运算和MSD(modified signed-digit representations)冗余表达数值的二进制并行加法运算。这种新型计算机具有处理器位数众多、处理器位可以分组独立使用、处理器位的计算功能可重构等优势;还以非易失随机存储器件为基础,构建了与处理器频繁交换大量数据的双空间存储器系统;为便于编制发挥这些特色的应用程序,采用SZG文件为程序员遮蔽三值光学处理器与传统电子处理器的差别,构成了保持传统编程技术的新编程平台。目前,针对快速傅里叶变换、元胞自动机等典型算法,验证了这种新型计算机的加速能力。     

具有两类上限条件的虚拟样本生成数量优化

面对小样本数据集,虚拟样本生成(virtual sample generation,VSG)技术已被证实能有效提升机器学习算法的性能,然而对于最优的生成数量并未有明确的结论。本文首先在给定训练样本标准方差上限的条件下,采用信息熵理论研究最优虚拟样本生成数量;其次将虚拟样本所产生的噪声加以考虑,在给定的置信水平(0.95)下建立了最优虚拟样本生成数量的一般概率模型及分析方法;最后以2016年浙江湖州某变电站历史监测故障数据建立小样本数据集,设计4次相关虚拟样本生成实验,结果表明,上述两种最优虚拟样本生成数量法则行之有效,相应的机器学习预测精度有所提高。