目标跟踪算法的并行优化

目标跟踪是计算机视觉领域一个重要的研究方向,近年来学者提出了众多优秀的目标跟踪算法,但许多算法的低实时性制约了其在应用场景中的有效性。针对这些算法,提出了一个通用的跟踪模型,并针对此模型提出了一个可行的并行优化方案。之后使用SCM算法验证了所提出的并行优化方案。在四核CPU的环境下,并行后的SCM算法相比于未并行的算法取得了3.48倍的并行加速比,并且比原算法Matlab+C程序的运行速度快了约30倍,这说明了所提出的并行优化方案的有效性。     

基于改进离散粒子群禁忌算法的并行测试任务调度

针对并行测试任务调度问题特点,提出了一种解决并行测试任务调度的离散粒子群禁忌算法,设计了符合并行测试任务调度特点的粒子初始化编码方式、粒子位置转移公式以及禁忌搜索邻域。通过与禁忌搜索相结合,避免了离散粒子群算法早熟问题。通过实验以及算法对比,表明提出的算法是快速有效的,能够很好地解决并行测试任务调度问题,求得测试总时间最短的任务调度序列。     

无线传感器网络中带并行联盟的动态任务分配算法

针对无线传感器网络负载的动态变化等特性,提出传感器网络并行联盟的概念,设计基于离散粒子群优化的并行联盟生成算法及上限约束算法,将网络的若干任务并行地分配给若干合适的联盟结构;同时,实时地跟踪网络的运行并做出调整.该算法很好地处理了复杂或实时的网络应用,并有效地提高了资源的利用率.仿真实验验证了该算法的有效性,从一定程度上延长了网络的生命期.     

GPU加速的差分进化粒子滤波算法

为了解决实时系统中粒子滤波的计算复杂性问题,本文提出了一种零bank冲突并行规约的差分进化粒子滤波方法。该方法首先分析了并行差分进化粒子滤波算法在GPU中的内存访问模式,根据粒子滤波器的均方根误差与内存访问bank(存储体)冲突度成正比的关系,提出了一种去除bank冲突的有填充寻址的差分进化粒子滤波算法,降低了计算复杂度。将该算法在NVIDIA GTX960 GPU中实现,与串行差分进化粒子滤波算法进行比较。实验表明,随着粒子数增加,计算量以指数增加,采用GPU加速的跟踪算法的执行时间明显减少,有效提高了跟踪精度、降低了计算时间。     

粒子跟踪算法的并行设计

任何算法的有效并行要求深入了解计算过程的细节,掌握参与计算的各个数据部分之间的相互依赖关系,针对计算的类型和应用的约束条件提出合理的任务划分和算法分解方案.因此,本文首先介绍了粒子跟踪算法的计算过程,并分析了该算法并行设计的可能性.从计算过程的数据相关性出发,我们给出了具体的并行绘制模型,设计出可行的并行划分策略.最后,对该并行策略进行了测试,验证了该设计的正确性和可行性.     

具有量子行为粒子群优化算法的并行化研究

在研究了具有量子行为粒子群算法的基础上,受遗传算法并行化的启发,对具有量子行为的粒子群算法提出并实现了新的并行化策略。针对通信时间过长的问题,提出了改进方法。最后通过benchmark测试函数,将并行化量子粒子优化算法和二进制遗传算法、十进制遗传算法、粒子群优化算法的并行化方法进行了仿真比较,并对结果进行了分析。     

并行数据库上的进行CMD—Join算法

并行数据库在多处理机之间的分布方法对并行数据 算法的性能影响很大，如果在设计并行数据操作算法时充分利用数据分布方法的特点，可以得到十分有效的并行算法。本研究如何充分利用数据分布方法的特点，设计并行数据操作算法的问题，提出了基ＣＭＤ多维数据分布方法的并行ＣＭＤ－Ｊｏｉｎ算法，理论分析和实验结果表明，并行ＣＭＤ－Ｊｏｉｎ算法的效率高于其它并行Ｊｏｉｎ算法。     

集群环境下的并行聚类算法

探讨在集群环境下，如何设计并行聚类算法。作为一种低成本、通用并行系统，集群系统的通信能力，相对于节点的计算能力，是一个瓶颈。所以在集群环境下，设计并行聚类算法时，应采用数据并行的思想。从理论上，对采用数据并行思想后，影响聚类算法的加速比和聚类质量的因素进行了分析，然后通过一个验证算法PCIT(Parallel clustering algorithm based on Index Tree)证实了理论分析的正确性。研究结果可以为以后设计更好的数据并行聚类算法提供理论依据。     

基于文化进化的并行粒子群算法

为了改善粒子群算法对大规模问题求解的性能,提出一种基于文化进化的并行粒子群算法,阐述了该算法的原理和具体实施方案。选取背包问题作为算法的应用对象,通过对仿真实例进行计算和结果比较,表明该算法在最优值、求解速度、稳定性等方面具有较好的 效果。     

一种并行的自适应量子粒子群算法

针对粒子群算法存在易陷入局部最优解的问题,提出了一种并行的自适应量子粒子群算法。通过共享粒子的两个极值,将改进后的自适应粒子群算法和边界变异的量子粒子群算法并行搜索,有效地克服了标准粒子群算法的缺陷。测试结果表明,该算法在精度和全局最优解的找寻速度方面有了很大的提高。     

汽油辛烷值神经网络预测模型的设计

针对催化重整工艺仿真数学模型中遇到的汽油辛烷值预测方面的困难,提出了一种将定量计算与神经网络计算相结合的催化重整工艺汽油辛烷值的预测模型。此预测模型综合考虑了反应器温度、压力和进料空速比等对汽油辛烷值的影响。     

Time-, fuel-, and energy-optimal control of nonlinear norm-invariant systems

Nonlinear systems of the formdot{X}(t)=g[x(t);t]+u(t), wherex(t), u(t), andg[x(t); t]arenvectors, are examined in this paper. It is shown that ifparellelx(t)parellel = sqrt{x_{1}^{2}(t) + ... + x_{n}^{2}(t)}is constant along trajectories of the homogeneous systemdot{X}(t)=g[x(t); t]and if the controlu(t)is constrained to lie within a sphere of radiusM, i.e.,parellelu(t}parellel leq M, for allt, then the controlu^{ast}(t)= - Mx(t} /parellelx(t)parelleldrives any initial statexito 0 in minimum time and with minimum fuel, where the consumed fuel is measured byint liminf{0} limsup{T}parellel u(t) parelleldt. Moreover, for a given response timeT, the controlutilde(t) = -parellelxiparellel x(t)/T parellel x(t) parelleldrivesxito 0 and minimizes the energy measured byfrac{1}{2}int liminf{0} limsup{T}parellelu(t)parellel^{2}dt. The theory is applied to the problem of reducing the angular velocities of a tumbling asymmetrical space body to zero.     

MPI集群通信技术浅析

简要介绍了集群系统,指出其用于并行计算的工作原理,重点介绍MPI并行环境及其通信技术,并分析了MPI并行程序中的基本模式及其采用的通信技术。最后对构建MPI并行环境的集群系统进行了展望。     

H.264/AVC中1/4精度内插算法的硬件设计与实现

为了快速地进行H.264/AVC中1/4精度像素内插,提出并实现了一种适用于H.264中1/4像素精度的内插算法的硬件设计。其中对亮度分量,设计了一种将2维滤波转换为1维滤波,4个滤波器并行处理,同时采用流水线技术和用移位加代替乘法运算的硬件架构;对色度分量,用移位加代替乘法运算进行1/8像素精度的内插。实践表明,此架构可满足标清及高清要求,且速度快,面积小。     

基于多线程C/S模型的财经网络传输系统设计

财经网络传输系统中,要求能够实时并行地处理多种不同数据类型的传输。应用Windows2000多线程编程方法,结合C/S(客户机/服务器)模型,把不同类型数据流的传输创建成多个线程,采用相应的同步共享操作以协调它们的执行,实现了系统的要求,保证了网络传输系统的高效率和高可靠性。     

分布式数据源的实视图维护算法研究

数据仓库作为决策支持系统的集成化数据中心,其数据可以认为是定义在多个不同数据源的实视图集。近年来数据仓库中实视图维护算法的研究激起很多学者的重视。当多个独立的数据源出现并发更新时传统的实视图维护算法可能导致视图维护异常,本文提出了一个双向扫描并行处理实视图维护(BSP)算法,能确保实视图与数据源的完全一致性,并通过实验与其它类似的算法进行了比较,说明本算法具有较高的效率。     

非线性系统解耦原则及实施

本文给定输出的一个分划,寻找反馈规律,使得控制系统分解成若干个平行的、独立作用 的子系统,这就是控制系统的反馈(块)解耦问题.对于由微分代数语言描述的非线性输入输 出控制系统,证明了它具有其本身所固有的解耦结构,当且仅当给定的分划与这个解耦结构相 "匹配"时.系统可达到解耦.对于由状态空间方程所描述的非线性系统,本文用动态扩张算法 给出了其解耦结构的构造.     

基于多DSP系统的并行延时LMS算法的实现

随着对信号处理要求的不断提高，基于AD公司21xx系列16位定点DSP中的ADSP-2181提出了一种具有很强适应性与灵活性的多DSP结构，同时介绍了基于FIR滤波器的自适应滤波算法，包括常规LMS算法，延时LMS算法，以及基于二输入二输出FIR滤波器的并行延时LMS算法，详细介绍了易于实现并行和流水线结构并行延时LMS算法，并将自适应滤波中的两大热点——自适应算法的研究与高速信号处理的实际工程相结合，重点研究了并行延时LMS算法在多DSP结构中的实现，体现了并行算法的优越性。     

一种快速图像识别方法

构建了一种快速鲁棒的图像识别算法,它融合小波分解与遗传算法并行性的优点。对图像和模板进行小波分解,用低频部分代替图像和模板参与识别运算;把对模板进行形变旋转处理的参数编码为染色体,依据染色体表现值对模板进行形变和旋转处理;用模板匹配法判定图像中是否含有形变旋转后的模板,判定函数就是遗传算法的适应度函数。算法终止时的最佳适应度为图像中是否包含模板所示目标的判定依据。实验表明该图像识别方法适应性广、稳定性好、速度快。     

一种基于SIMD技术的快速并行代数重建算法

代数重建算法是解决非完全投影数据重建的有效方法,尤其在对于超出探测器尺寸范围的大型零件的无损检测中已成为最有力的关键技术,但以往算法计算量较大、耗时较长。为了快速地进行代数重建,提出了一种基于Intel处理器单指令多数据(single instruction multiple data,SIMD)技术[2]的快速并行算法,并在充分分析代数重建公式特点的基础上,设计了一套便于并行化运算的数据结构及计算流程,其在运算中可一次性加载多个打包数据,利用MMX(multimedia extension)、SSE(streaming SIMD extension)和SSE2指令完成SIMD方式计算。通过仿真实验证明,该算法在达到同样精度的前提下,不仅提高了重建速度(加速比4倍),解决了传统代数重建算法运算速度慢的瓶颈问题,并且能够较好地重建部分数据缺失的投影图像,该算法对于航空航天大型零部件的无损检测具有重要的理论意义及工程应用价值。