递推人工蜂群的模糊划分熵多阈值分割算法

针对图像分割中模糊划分熵算法在多阈值选取时存在的效率低、计算重复的问题,提出了一种递推人工蜂群的模糊划分熵多阈值分割算法(RAFPEA).首先选择附加边界条件及灰度权重的隶属函数来构建图像的模糊熵模型,并将该模型中不同变量的组合计算转化为递推过程,进而保存此过程中不重复的瞬间递推值,然后引入人工蜂群算法,利用预存的递推结果来计算蜂群寻优时的个体适应度值,从而减少重复计算,达到快速寻优的目的.实验结果表明:RAFPEA的均一度与精确的穷举模糊划分熵法相同,但运行时间仅为穷举、遗传的模糊划分熵算法的5％;随着阈值数量的增加,运行时间稳定不变,在确保精度的前提下,可高效地对图像进行多阈值分割.     

卟啉传感阵列图像特征值自动提取方法

针对卟啉传感阵列(PSA)图像,设计了一种特征提取算法。该算法首先利用radon变换的方法实现了PSA图像倾斜自动校正;而后通过二值投影与数学统计学结合的方法来进行网格划分,根据网格划分的卟啉点区域对图像进行局部阈值分割,从而定位出卟啉点区域,最后采用比例半径法从已定位的卟啉点区域内提取出每个卟啉点的特征。该算法解决了弱信号卟啉点识别难的问题,提取的特征值最大程度的反映了卟啉点的信息。通过对NH3、异戊二烯、庚醛等气体进行试验,结果表明该算法能够很好的提取出PSA图像中卟啉点的特征值。     

基于出行态度的自行车通勤出行市场划分

为识别自行车通勤出行中不同出行者选择偏好的差异,针对基于出行态度的自行车通勤出行市场进行划分.根据南京市居民通勤出行问卷调查,采用结构方程模型从29个观测变量中提取出若干态度潜变量,分析了出行偏好态度变量间的相关性,并采用K-means聚类方法对自行车通勤出行市场进行划分.根据选择自行车通勤出行意愿、对固定出行时刻需求、对出行舒适度需求及环保意识4类态度变量将自行车通勤出行市场划分为6个子市场,同一子市场内个人选择自行车出行意愿近似,不同子市场间选择意愿明显不同.分析了每个子市场内个人通勤出行态度特征以及自行车方式选择特征,针对每个子市场提出了相应政策以引导自行车通勤出行方式的选择.     

基于分组划分的形态学异联想记忆研究

在输入模式无噪声的情况下,形态学异联想记忆不能够保证完全回忆记忆,针对这个瑕疵,提出了一种新的思路和方法——分组划分.该方法将原有输入模式对进行分组,逐一对分组后的模式对集合进行形态学操作计算,由局部到整体,进而实现形态学异联想记忆的完全回忆记忆.     

面向非点源污染调控的平原河网地区城市集水区划分方法初探

基于平原河网地区所特有的且已实施的水利分区（控制片）管理体系,分析了平原河网地区城市集水区的特征;从空间尺度、汇流机制和调控强度3个维度,初步探讨了面向非点源污染调控的平原河网地区城市集水区四级划分体系.以临港新城区域为例,划分了1个一级集水区,13个二级集水区,137个三级集水区;二级集水区与现有规划的功能分区基本一致,以促进非点源调控策略的落实.     

多核系统上任意2序列公共元素的并行查找

文章依据多核系统共享二级缓存和私有一级缓存的容量,采用数据多级分块技术、数据局部性原理和循环并行优化方法,设计了多核系统上存储高效、线程级并行、扩展性好的任意2序列公共元素的并行查找算法。结果表明,该文所给算法充分发挥了多核系统的软硬件特性,获得了良好的加速比和可扩展性。     

基于DSP的液晶显示原理及实现

本文介绍了一种基于TMS320LF2407的液晶显示器的控制原理及实现。选用金鹏公司的OCM4X8C液晶显示器,利用TMS320LF2407的数据总线进行控制,将数据与控制信号分时存于锁存器中,给出了汇编程序的具体实现方法,最终可以在液晶显示器上显示汉字,该方法显示效果好,稳定易实现,具有良好的应用价值。     

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.     

面向海量数据的并行KMeans算法

针对海量数据的特性及KMeans算法的并行特性,提出了一种基于MapReduce编程框架的并行聚类算法,给出了算法的主要设计方法和策略.Map函数计算出每个记录所属的簇并用簇标号来标记;为了减少网络流量,利用Combine函数合并了本地的簇中的样本和;Reduce函数合并簇中所有的记录,并重新计算聚类的中心,供下一轮MapReduce迭代使用.最后用不同大小的数据集对改进算法的效率及伸缩性进行了验证,结果表明基于Hadoop的并行KMeans算法适合于海量数据的分析和挖掘.     

JPEG2000在空间太阳望远镜中的改进应用

对JPEG2000算法提出了一种新的改进,以提高它的编码效率.通过修改编码顺序,使得在每个Tile中,数据按照其重要性降序编码.从而,码流截断方法也随之简化,并可以提前终止编码,而率失真效果仍接近最优.最后,给出一个可行的并行化方案,可大大缩短运行时间.改进后的JPEG2000更适用于计算资源有限的星上系统,满足了空间太阳望远镜的压缩需求.