基于混沌优化算法的软硬件划分

针对软硬件协同设计中的关键问题——软硬件划分,提出一种基于混沌优化的划分算法．首先,使用有向无环图对嵌入式系统建模,得到软硬件划分优化系统的目标函数．然后,采用逻辑斯蒂映射产生混沌序列,并将此序列映射到划分系统的模型空间,利用混沌序列的遍历性,将粗搜索和细搜索相结合,分两阶段搜索模型空间目标函数的最优解,有效避免搜索过程陷入局部最小,并且使算法搜索时间大幅度降低．和模拟退火软硬件划分技术对比的实验结果表明,选取适当的算法参数,采用混沌优化算法能够以更快的搜索速度得到更好的软硬件划分结果．     

基于改进人工鱼群算法的软硬件划分方法

将人工鱼群算法应用于软硬件划分,从而提出一种软硬件划分方法．针对人工鱼群算法在应用于离散型问题时普遍存在的最优解出现概率低、收敛速度慢等问题,采用随机步长来改善鱼的游走行为,使用邻域搜索来获得邻域内的更优状态,并根据无效迭代次数来提前终止迭代、提高算法效率．在对不同结点数的随机 DAG 图划分实验中,改进后算法的平均耗时约为原算法的6.5%～34.5%,而最优解出现概率则为原算法的5～7倍．因此,改进后算法在寻优能力和收敛速度上均优于原始算法,可更高效地完成软硬件划分任务．     

基于SOPC嵌入式系统中软硬件协同设计方法研究

软硬件协同设计方法克服了传统设计方法的缺点,使嵌入式系统的设计效率更高,速度更快。通过研究嵌入式系统中基于SOPC的软硬件协同设计方法,论述了软硬件协同设计方法的特点,并且对设计流程中的系统任务描述、系统软硬件划分、软硬件协同综合、软硬件协同仿真等各个阶段进行了阐述,最后对软硬件协同设计的工具进行了介绍。     

软硬件协同设计中模拟退火划分算法的改进

针对传统软硬件划分算法对硬件资源的使用效率考虑不足的问题,提出改进的模拟退火划分算法。该算法对成本函数中的执行时间和面积使用提供附加权、减少权值的动态加权策略,并考虑了一个移动的性能改变对系统面积的影响。实验表明,改进的模拟退火划分算法收敛速度快,得到的解更优,保证了系统硬件资源的有效利用。     

基于SystemC的软硬件协同设计

针对嵌入式系统软硬件协同设计技术进行了深入的探讨，并提出一种基于SystemC语言的软硬件协同设计模型．该模型比典型的软硬件协同设计方法更灵活，可以提高开发效率，降低开发成本，并能有效地保证系统开发的质量。     

基于优化滤波器的软硬件划分方法

传统的采用固定划分粒度和只考虑二进制映射的软硬件划分方法,经常出现无效解的情况,且算法的运行效率极低.在滤波器的运行框架下,针对传统方法下的软硬件划分模型,设计了特殊的基于优化滤波器的双链编码方案和对应的遗传操作方案.并最终设计了实现该方法的滤波器.实验证明,本文提出的基于优化滤波器的软硬件划分方法是有效的.     

性能受限系统的软硬件划分方法

提出了一种基于固定分割粒度的软硬件划分方法来解决系统性能约束下硬件开销最小的问题,该方法以改进的模拟退火算法作为软硬件划分的核心,对所抽取的数据流图进行分析.利用任务调度机制为基础的性能估计方法进行软硬件划分的性能估计,并通过最终的实现来进行系统性能约束的检查.实验结果表明,通过这种划分方法的使用,可以达到以较小的硬件开销而满足系统性能的要求.     

基于混合遗传算法和神经网络的软硬件划分算法

在对比了Hopfield神经网络(Hopfield Neural Networks,HNN)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)各自特性的基础上,针对嵌入式系统和SoC的软/硬件双路划分问题,在时间性能的约束下,将系统功耗作为优化目标,提出了基于Hopfield神经网络和遗传算法的混合算法(GA_HNN).Hopfield神经网络快速求解的特性和遗传算法高效的全局搜索能力,使得GA_HNN算法能够跳出局部最优解而快速趋于全局最优解.最后通过实验仿真表明,GA_HNN算法与单一的Hopfield神经网络和遗传算法相比,不仅具有高速的搜索能力,而且还具有更好的节省功耗的优势.     

基于SystemC的嵌入式系统软硬件协同设计

本文针对嵌入式系统软硬件协同设计技术进行了深入的探讨,并提出一种基于SystemC语言的嵌入式系统软硬件协同设计方法和模型。该模型比典型的软硬件协同设计方法更灵活,可以提高开发效率,降低开发成本,并能有效地保证系统开发的质量。     

并行系统的一种组合式软硬件划分技术

研究并行系统的软硬件划分方法，建立了一种基于并行语言PL的代数语义的形式化软硬件体系结构，提出了一种基于基本调度块（BSB）的并行系统优化划分方法，该方法首先将PL程序分解为BSB，然后考察BSB的软硬件度量，最后利用启发式方法求出优化的软硬件划分方案，语法制导的划分规则可以用于系统的划分和软硬件成分的组合，本文提出的软硬件划分方法将系统的结构划分和功能划分有机地结合，具有实用价值。     

基于Bootstrap方法上的新修正EM算法

对于成分数据的处理往往是进行对数比变换,这时,如果数据中含有零点或是近似零点,变换后就会出现负无穷的数据．因此,对于成分数据中零点或是近似零点的处理就成为成分数据分析中的一个重要的课题,文献中采用了基本线性回归的修正EM算法,文章将此方法进行了改进,提出了基于Bootstrap方法上的修正EM算法,这两种方法均是在迭代的初值给定步骤进行了改进．模拟研究对上述提到的两种方法进行了比较,结果显示此方法相比原有的修正EM算法,算法更为简便,得到的估计更为精确．     

一种基于改进的矢量量化算法的说话人识别方法

该文针对LBG算法可能有空胞腔产生及有些码字利用率低的问题,提出了一种改进的矢量量化算法,并将其应用到与文本无关的说话人识别研究,得到了一种新的说话人识别方法.实验表明,这种方法对说话人的识别性能好于基于LBG算法的说话人识别方法.     

基于改进粒子群优化算法的Ontology划分方法

为解决规模巨大的Ontology难以使用的问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法的Ontology自动划分方法.根据Ontology划分的要求,将概念落入某个子Ontology的概率作为粒子的速度,而将概念落入的子Ontology编号组成的数字串作为粒子,设计了粒子群优化算法的适应度函数,并给出了Ontology划分算法的具体步骤.最后进行了相关对比实验,结果表明,该方法具有比其它方法更好的划分效果.     

一个基于谱图分割的简单聚类算法

目前谱聚类在文本分类、图像分割和信息检索等领域的应用越来越引起研究者的重视,并取得了一定的成果、但是,大多数已有的谱聚类算法需要事先给定聚类数．在k-means算法、EM等聚类方法中也存在相似的问题、在此介绍了一种简单的容易实现的谱聚类算法,可以自动确定合适的聚类数．实验表明本算法结果很好、     

抗剪强度c，φ求取的改进单纯形寻优解法

由三轴试验数据确定岩土体的抗剪强度参数c,φ,存在着诸多方法与争议.本文详细阐述了其试验原理及抗剪强度指标的特殊性,提出一种基于改进单纯形算法的寻优解法:首先根据摩尔-库仑包络线原理建立起目标函数,再计算出目标函数在可能取值域中的最小值处的自变量,以此作为初始估计值,并结合内点罚函数法引入边界约束条件,建立增广目标函数,将可行解限定在合理取值范围内.与其他方法对比分析表明,该方法计算稳定,精度较高,可快速收敛到最优解,将其应用于抗剪强度参数求取有较好的应用价值.     

水平集方法中曲线跟踪算法的改进

水平集算法是一种解决曲线演化问题的有效方法，它能够解决一般方法难以处理的拓扑结构变化问题。在水平集算法中，跟踪曲线经过一步演化后的当前位置是一个很重要的步骤，它直接关系到下一次演化计算的精确程度，以往采用的跟踪算法一般是步进方格（Marching Square）算法，这种算法中存在计算重复问题。本文根据图像中曲线跟踪的特点，改进了步进方格算法，减少了其中的重复计算。实验表明，这种改进的算法具有简单实用的特点。     

基于改进等分节点法的启发式布局算法

针对集成电路标准单元模式的布局问题，提出了一个全新的基于改进等分节点法的启发式标准单元布局算法(TETP)，该算法在优化布局过程中采用改进的等分节点法寻找单元目标位置，同时结合局部寻优的启发式算法，对MCNC(Microelectronics Centre of North-Carolina)标准单元测试电路进行实验。结果表明，与布局工具Timber Wolf7．0和FengShui相比，电路布局的总线长度分别平均减少了16％和17％。     

一种改进的有限元子结构静凝聚并行算法

提出一种新的有限元子结构并行算法。本方法利用改进的Choleski分解进行静凝聚以求得有效刚度阵和载荷阵。计算结果表明,本方法的运算速度优于矩阵分解法和传统的子结构方法。     

通讯网络并行性划分的一种新方法

在本文中我们给出了一种解决通讯网络并行性划分的新方法,即利用图论和数论等数学工具进行问题的分析和解决。文中详细论证和分析了如何以图论中的匹配理论为基础,采用纯算术运算的方法从0,1,…,m—1,0(m 为偶数)的数圈中分离出 n 个数圈或数圈划分,得到相应于每个2—齐次图的理想匹配或最大匹配集;进而据此设计出了可抽象为图 G_n~m(V,E)的通讯网络并行性算术划分算法;并证得其复杂性为O(|E|)。     

一种基于分块与直方图相结合的灰度图像检索算法

利用色彩直方图计算简单并具有平移、旋转不变性等优点,通过给图像分块,从而比较好的解决了全局颜色的空间分布信息丢失问题。实验证明,该算法不失为一种较为有效的图像检索算法。