基于存储的矩阵乘积优化算法

提出了一种基于存储的矩阵乘积优化算法.该算法转置矩阵,提高cache命中率,从而降低矩阵乘积时间. 实验结果表明此算法是行之有效的.     

一种矩阵相乘的并行算法实现与性能评测

用传统的串行算法进行矩阵相乘运算会受到矩阵规模、单机的CPU主频、内存大小和存储器空间等方面的限制.而使用并行算法是解决上述限制的最有效途径.为此,在集群计算环境下,使用SPMD计算模型和基于MPI消息传递技术设计实现了矩阵相乘的并行算法.实验表明,此并行算法在一定矩阵规模下具有较好的加速比和并行效率.     

利用矩阵和分块矩阵的乘法计算行列式的值

利用矩阵乘积的行列式公武计算行列式的值;将矩阵巧妙合理地分块后,利用分块矩阵的乘法计算行列式的值.     

基于OpenMP矩阵相乘并行算法的设计

目的设计并实现一种基于数据划分的矩阵乘法的并行算法,将划分的数据交给多个线程同时执行,充分挖掘计算机的性能。方法根据OpenMP并行编程的基本风格,并在Visual Studio2005上搭建能够实现并行编程的环境平台。结果并行算法所花费的时间较非并行算法短。结论通过与非并行矩阵乘法性能进行比较,验证该算法可以有效地利用多核处理器的优势。     

一种基于CPU-GPU协同的特征码匹配机制

在网络安全系统中,提出了一种基于CPU-GPU协同的特征码匹配机制。先用每个特征码表达式的n前缀,构建一个小的DFA（有限自动机）;再在GPU上进行不完全匹配,剔除大量正常数据包,检测出可疑的数据包;然后再在CPU上对可疑数据包进行精确匹配。测试结果表明,该机制的匹配吞吐量能达到了19Gbits/s。     

基于PNX1300 DSP平台的视频编码器优化实现

视频压缩算法在向DSP(digital signal processing)平台上移植时,大多存在程序结构设计不合理、数据结构冗余等问题,因而会导致缓存命中率下降、DSP的利用率降低.针对这些问题,通过对cache miss、指令跳转等降低DSP效率的不利因素的分析,在H.263的DCT、量化、预测等模块采取重新定义数据结构、改进算法、优化专用指令等一系列措施提高缓存命中率,减少跳转指令,以提高DSP的有效利用率,使得优化后的H.263编码器在保持较高清晰度的情况下,可以对通用中间格式(CIF)的视频序列进行实时处理.     

基于总体性能优化的矩阵乘法器设计与实现

针对矩阵算法的优化,且兼顾系统的总体性能,采用Ripple运算模式,提出了一种基于多处理单元的矩阵并行乘法器设计方案,并将其于FPGA上实现.最后,将其FPGA资源利用报告与移位累加算法做比较,表明该设计方案可使得系统在矩阵复杂度相同的情况下,大大缩短运算时间,提高系统的时钟频率,且芯片布局得以优化.     

利用投影时序逻辑的多内核进程调度建模与验证

针对软件测试无法满足多内核处理器上进程调度的验证需要这一问题,提出利用投影时序逻辑(PTL)的定理证明方法来验证进程调度.使用PTL公式建立了支持当前主流进程调度算法的多内核处理器进程调度一般模型S,并将系统期望的性质描述为PTL公式P,在PTL公理系统的基础上,通过证明S蕴含P是否为一个定理来验证系统是否具备该性质.以2内核处理器上的多级反馈队列算法的正确性为案例进行检验,结果表明所提方法可验证多内核处理器进程调度的系统性质,保证多内核进程调度的可靠性.由于多内核处理器的进程调度具备了并发系统的主要特点,因此该方法也适用于一般的并发系统验证.     

基于面部表情GEM和稀疏立方矩阵的三维人脸识别方法

针对姿态和表情变化对3D人脸识别影响较大的问题,提出一种基于面部表情通用弹性模型(generic elastic models,GEM)和稀疏立方矩阵的3D人脸识别方法.利用面部表情通用弹性模型构造3D人脸数据库,3D重建模型为所有人脸姿态创建稀疏立方矩阵(sparse cubic matrix,SCM),并利用自动头部姿态估计法获得人脸图像中三元组角度的初始估计值;为每个子集估计的三元组角度选择SCM的阵列;通过稀疏表示从SCM中选择阵列与探针图像.在FERET,CMU PIE和LFW数据库上的实验验证了提出方法的有效性.与几种优秀3D人脸识别方法相比,提出的方法识别率更高,当姿态变化角度较大时尤为明显.此外,对于480×640图像,LFW数据库上,预处理、人脸检测和分类的总平均处理时间仅为89.4 ms.     

矩阵乘积关于广义逆的交换律及广义交换律

定义了两个矩阵乘积关于广义逆的交换律与广义交换律的概念,利用矩阵秩方法及奇异值分解分别研究了两个矩阵乘积关于{1}-逆,{1,2}-逆,{1,3}-逆与{1,4}-逆的交换律与广义交换律成立的充要条件,并对其进行了比较.     

基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的波束形成算法

针对传统波束形成算法在导向矢量失配和协方差矩阵误差情况下输出信干噪比下降严重的问题,提出了一种基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的稳健自适应波束形成算法。该算法通过估计信号和干扰的功率及方向,重构干扰加噪声协方差矩阵,同时结合投影和空域积分思想,对假定的导向矢量进行优化计算,使其接近真实的导向矢量。进而通过相关运算求得复数加权值实现波束形成。所提算法可以有效抑制干扰,提高输出信干噪比。在多种失配存在的情况下,所提算法也具有较好的性能。研究共进行了6个仿真实验,所提算法性能均优于所对比算法。所提算法在快拍数固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于最差情况性能最优算法有约5 dB的输出信干噪比提升。在信噪比固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于对比算法均有4 dB以上的性能提升。实验结果验证了所提算法的有效性。     

基于角色—业绩矩阵的素质模型在跨职能团队成员选拔与配置中的应用

随着市场竞争环境的加剧 ,全球越来越多的企业都在借助跨职能团队这种灵活的组织形式来解决企业所面临的新问题。企业在实践中发现 ,有效地对团队成员进行选拔和配置是团队取得高绩效的关键 ,而应用素质模型进行团队成员的选拔与配置是一个有效的方法 ,同时也是一个新的研究领域。本文首先概述了国内外有关团队绩效与跨职能团队成员配置方面的研究 ,论证了素质模型的意义及其在团队成员选拔与配置中的重要性。并在实践的基础上 ,总结了运用基于角色—业绩矩阵的素质模型进行跨职能团队成员选拔与配置的技术与方法 ,以作为组合团队成员的参考模式