基于OpenCL的隐马尔可夫模型的GPU并行实现

隐马尔可夫模型(HMM)是建立在马尔可夫链的基础上的统计模型.虽然隐马尔可夫模型是一种计算高效的机器学习模型,但是当处理的数据集规模过于庞大时,分析的时间太长.因此,我们有必要研究隐马尔可夫模型的并行化设计,以提高模型的运算速度.近年来,开放计算语言(OpenCL)的出现,使得设计通用的并行程序成为可能.该文,我们分析了隐马尔可夫模型三类算法的并行特性,并设计基于OpenCL的并行实现.实验结果表明,隐马尔可夫模型在GPU上的并行化实现最高获得了640倍的加速比.     

基于自回归隐半马尔可夫模型的设备故障诊断

提出了一种新的隐马尔可夫模型(HMM)拓展模型自回归隐半马尔可夫过程(Auto-Regressive Hidden Semi-Markov Model,AR-HSMM),并给出了模型参数的推导和相应的"前向-后向"算法.与传统的HMM相比,AR-HSMM有以下两个优点:①把传统HMM所假设的隐藏状态分布改进为显式高斯分布;②改进了传统HMM假设各观测变量相互独立的问题,通过在各观测变量之间建立联系,从而使之更加符合实际情况.在液压泵故障诊断中的应用实例表明,AR-HSMM在故障诊断中是非常有效的.     

基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测

针对入侵检测中普遍存在误报与漏报过高的问题，提出了一种基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测新方法．该方法以程序正常执行过程中产生的系统调用序列为研究对象，建立计算机的正常程序行为模型．在入侵检测时，先对测试的系统调用数据用滑动窗口划分得到短序列，再根据正常程序行为的隐马尔可夫模型求得每个测试短序列的输出概率，如果系统调用短序列的输出概率低于给定阈值，则将该短序列标定为“不匹配”，如果测试数据中不匹配的短序列数占总短序列数的百分比超过另一给定阈值，该模型就认为此程序行为异常．实验结果表明，与Forrest和Lee的方法相比，所提方法的检测率的最大提高率可达590％．     

基于因子分析的隐马尔可夫模型

状态输出概率密度为对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(HMM-DG)在帧内特征相关建模方面存在缺陷．本文将因子分析方法与HMM-DG的混合高斯建模相结合,提出了一种具有弹性的帧内特征相关隐马尔可夫模型框架一基于因子分析的隐马尔可夫模型(HMM-FA)．并导出了HMM-FA的训练算法．理论分析和仿真实验都表明：在训练数据相同的条件下,HMM-FA的性能优于HMM-DG。     

基于隐马尔可夫模型的自适应站点的研究

提出了一个基于隐马尔可夫模型的自适应站点模型.通过对用户访问序列进行语义分析,提取出访问路径中蕴含的信息需求,依此进行站点调整、页面推荐及预取,全面提升了站点的自适应性能.     

基于隐马尔可夫模型的语音单字识别研究

本文针对线性模型在语音识别中的不足,进行了隐马尔可夫模型(HMM)在语音单字识别中的研究,主要对观察输出概率求解、最佳状态序列寻找、参数估计和模型参数的选择进行了探讨.     

基于隐马尔可夫模型的中文语言理解研究

本文主要叙述了统计语言理解中隐马尔可夫模型的原理,以及如何利用它进行中文语言理解,总结与展望了隐马尔可夫模型的改进和发展.     

基于隐马尔可夫模型的火场噪声数学模型

在灭火救援的第一线,无线通信是火场指挥的重要手段,而在复杂多变的火灾现场,高强度的噪声给火场通信带来了严重的影响,不仅会干扰指挥员与作战员之间的信息传递,还会影响作战员的判断能力,造成安全事故发生。分析火场噪声特性并研究降噪技术在消防领域是十分必要和必须的,本文通过分析火场噪声来源和特性,使用隐马尔可夫模型(HMM)建立噪声模型,为火场降噪技术处理提供参考。     

基于隐马尔可夫模型的中文语言理解研究

本文主要叙述了统计语言理解中隐马尔可夫模型的原理,以及如何利用它进行中文语言理解,总结与展望了隐马尔可夫模型的改进和发展。     

量化子空间分布隐马尔可夫模型

提出了量化子空间分布隐马尔可夫模型(QSDHMM)。该模型可由连续分布隐马尔可夫模型(CDHMM)导出，方法是先将CDHMM的高斯分布投影到K个子空间，然后将每个子空间高斯分布聚类成一个数目较小的“高斯分布原型”。用这些“高斯分布原型”可以表示出声学模型的状态分布，理论分析和仿真实验表明，对于大词表连续语音识别系统，与CDHMM相比较，QSDHMM可以压缩模型参数18倍，从而节省系统存储空间，但精度无明显降低。     

消息传递型片上多核系统的设计

基于消息传递的编程模型设计了一款片上多核系统，该系统在4SymboltB@4的2D mesh片上网络中集成了16个小型RISC处理器，这些处理器各自使用一个可配置的私有SRAM用于指令和数据的存储，而处理器间的数据包通信则通过虫孔交换的路由器及网络接口实现.此外，在软件层面实现了基本的数据传输与进程同步接口，并采用SPMD并行模式设计了3个应用案例，以对该系统进行验证和性能分析.仿真及FPGA测试结果表明，对于整数矩阵乘法、浮点FFT计算以及基于灰度图像的模板匹配问题，该多核系统的并行加速比最高可分别达到7.6，10.5和15.9.     

OpenMP多核技术研究及其在遗传算法中的应用

介绍了OpenMP的并行执行原理和语言规范,重点讨论了OpenMP的循环并行化、迭代相关、数据共享、任务调度等问题,最后使用OpenMP技术优化了遗传算法,并进行了性能的对比.     

一种基于隐马尔可夫模型的人像识别算法

提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的人脸图像识别方法.对归一化的人脸图像,该方法 2D-DCT变换域提取人脸图像的一维特征矢量.通过对HMM的训练和识别实验表明,文中提出的方法计算量少,运行速度较快,是一种比较适合工程应用的人脸识别算法.     

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.     

基于多核的并行混合交通微观仿真系统

为了提高混合交通微观仿真的运行速度,基于多核并行计算技术构建了一个混合交通微观仿真平台.文中首先从平台功能结构、并行混合交通微观仿真流程设计与实现两个方面对平台进行介绍;其次,设计并实现了该仿真平台的关键并行算法,包括初始路网分割算法、车辆穿越边界算法及动态负载平衡算法;最后,通过仿真实验验证了多核并行计算技术能够大大提高混合交通微观仿真的运行效率.     

采用BWT的多核并行的子串匹配算法

针对P-BWT精确匹配算法存在只支持短串查询并且只能工作在单处理器上的问题,提出了一个多核并行的支持任意查询长度的精确查询算法.改进了P-BWT索引上的查询过程,当一个查询串跨越了多个数据分片时,首先在其匹配的最后一个分片上查询,然后依次在前面分片上进行验证.进一步提出了一个多核并行查询算法来减少搜索和验证过程的迭代次数.实验结果表明,所述算法可以高效并行地完成子串匹配任务.     

多宇宙并行量子遗传神经网络人脸识别算法研究

针对传统遗传算法交叉、变异过程过于繁琐和神经网络在极值判断及收敛速度受限等问题,提出了一种并行的量子遗传算法优化神经网络权值的算法.首先引入了量子计算的概念,在量子计算的过程中使用量子旋门实现染色体的训练,然后引入量子交叉克服了早熟收敛现象,避免了遗传算法中繁琐的交叉、变异过程.最后设计实现了并行的卷积神经网络,使用并行量子遗传算法优化了卷积神经网络权值,实现了并行量子遗传神经网络人脸识别系统.实验结果表明,相对于原来的遗传算法,该算法在鲁棒性和实验速度上都有明显的提高.     

基于G4ICCS系统的数据挖掘并行算法

针对传统决策树SPRINT（Scalable Parallelizable Induction of Decision Trees）算法不能处理海量地学数据挖掘的问题, 设计实现了基于G⁴ICCS(Geology Geography Geochemistry Geophysics Information Cloud Computing System）的决策树并行分类算法PSPRINT。该算法使用哈希表存储连续属性分割点两侧的数据记录, 为并行节点的分割提供依据, 在MapReduce架构下解决了海量地学数据挖掘问题。实验结果表明, 在模拟的云计算环境下, 决策树并行算法可以处理海量地学数据分类问题, 并获得较好的稳定性和较高的处理速度。     

小波包隐Markov模型刀具状态识别研究

针对切削过程中振动信号的特点,利用小波包得到信号能量分布,借助于隐Markov模型(HMM),并以信号的能量分布为特征进行分类,得到一种基于小波包和HMM的切削过程监测新方法.利用实测的钻削振动信号,对该方法进行验证.结果表明该方法能够较有效地识别切削过程刀具的工作状态.     

PDM:基于Hadoop的并行数据分析系统

提出了一款基于Hadoop的并行数据分析系统——PDM.该系统拥有大量以MapReduce为计算框架的并行数据分析算法,不仅包括传统的ETL、数据挖掘、数据统计和文本分析算法,还引入了基于图理论的SNA(社会网络分析)算法.详细阐述了并行多元线性回归算法和"多源最短路径"算法的原理和实现,其中,提出的"消息传递模型"能有效解决MapReduce难以处理邻接矩阵的问题;介绍了基于电信数据的典型应用,如采用并行k均值和决策树算法实现的"套餐推荐",利用并行PageRank算法实现的"营销关键点发现"等;最后通过性能测试,说明该系统适合高效地处理大规模数据.