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传统元胞自动机数学模型在计算机软件中的实现,受当前处理器顺序执行指令的特性和元胞自动机特殊的数据结构所限,无法同时实现高速度和高精度,因此将其移植到FPGA上实现.硬件实现的模型具有并行计算的特性,能够显著提高计算速度,芯片规模的快速扩大又为高精度的实现提供了可能.设计元胞自动机硬件模型,将其作为IP核嵌入SOPC系统中,在上位机控制下进行模型演化,并设计了软件模型进行参照.经测试,硬件模型能正确实现元胞机算法,在一个时钟周期内完成一代元胞演化,相比于软件模型显著提高了执行效率. 相似文献
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使用现有智能插座实现电器用电量的统计和电器待机功耗的消除,存在灵活性差、适用范围有限等问题,为此提出一种基于变权欧氏距离的学习型智能插座.先采用有限状态机方式提取有功功率和功率因素作为待测电器的特征值,再用变权欧氏距离从样本库中找出待测电器的类型,引入学习功能解决电器多样性问题,并用记忆原理处理陈旧的电器样本,在识别电器的基础上,统计各个电器的用电量和消除电器的待机功耗.测试结果表明,同一类型电器之间的相似度达80%以上,可识别出宿舍中大多数电器的类型,验证了该方法的有效性和可行性. 相似文献
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针对高斯粒子滤波(GPF)在多峰高斯假设条件下不能满足贝叶斯估计精度的问题,提出一种基于粒子群优化的高斯粒子滤波算法(PSO-GPF).该算法用粒子群优化算法更新高斯建议分布的参数,解决粒子退化和多峰高斯下的粒子精度问题.同时,带压缩因子的粒子群优化算法能有效平衡粒子的全局探测与局部开采.实验结果表明,新算法的滤波精度比高斯粒子滤波精度平均可提高93.9%,具有更高的稳定性. 相似文献
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