Compressed Sensing Projection and Compound Regularizer Reconstruction for Hyperspectral Images

压缩感知理论提供了一种新的数据获取和压缩思路,能有效地把计算负担从编码端转移到解码端.高光谱数据具备数据稀疏性、空间相关性和谱间相关性,结合这3类先验知识,提出了一种基于复合正则化的高光谱图像压缩感知投影与重构方法.该方法的编码端只需要一个简单的投影操作;在重构算法实现中,基于变量分裂的思想,把具备多个正则项的优化问题转化成多个简单的优化问题,并用迭代方式求解.实验结果表明,本文算法在高光谱图像重构上能获得更高的峰值信噪比和更好的重构效果.该方法具备极低的编码复杂度,适用于资源受限的机载和星载高光谱成像平台.     

智能优化算法的应用研究

优化问题广泛存在于各个领域,对该问题的求解问题从没停止过.自从优化问题提出以来,人们提出了各种各样的智能优化算法.文中简要介绍了遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法3种智能优化算法,并简述其优缺点及应用研究的使用情况.     

基于CPU／GPU异构平台并行优化的研究

CPU／GPU异构系统具有很大的发展潜力,深入研究CPU／GPU异构平台的并行优化,可实现系统整体计算能力的最大化。通过对CPU／GPU任务划分的优化来平衡CPU和GPU的负载,可提高计算资源的利用率,缩短计算任务的执行时间;通过对GPU线程划分的优化,可使GPU获得更高的速度。从而提高系统整体性能。     

优化Oracle的查询性能

在数据库处理中合理的表结构、正确的数据冗余、到位的索引,大数据量的数据查询才能够达到较好的效果,对于用户基本不修改的数据,进行当前数据和历史数据的分离,也很有实际意义,而且优化是一个持续化的动态过程,往往会随着业务、数据量变化而变化,做好随时处理的准备。     

钢筋工程质量标准和质量控制

本文介绍了钢筋工程施工质量标准及控制要点,及监理过程中常见问题与解决方法,对工程施工和监理人员有参考价值.     

穷举法在程序设计中的应用

穷举法是程序设计中经常用到的一种算法,用来解决一些用常规的数学方法无法解决的问题.文章通过两个典型的例子对穷举法的思路和有关注意事项进行了分析,供编程学习者参考.     

全平台应用 华硕SDRW-08D3S-U

笔记本电脑向轻薄发展,光驱慢慢被削减它。使得用户更青睐于外置光驱产品,它应用起来灵活性更好,而且可以多平台使用。华硕新推出了一款时尚而全能的DVD刻录机产品——SDRW-08D3S-U外置刻录机,它不仅可以在PC和Mac平台上实现即插即用,而且可以支持智能电视和平板电脑。     

DCKPDP：改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法

当前混合属性数据发布中隐私保护方法大多存在隐私保护效果不佳或数据效用较差的问题,采用差分隐私与优化的k-prototype聚类方法相结合,提出改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法(DCKPDP)。为解决传统k-prototype聚类算法没有考虑不同数值型属性对聚类结果有较大影响的问题,利用信息熵为每个数值型属性添加属性权重;为解决聚类初始中心点人为规定或者由随机算法随机确定,导致聚类结果精确度不高的问题,结合数据对象的局部密度和高密度对聚类过程中初始中心点进行自适应选择;为解决数据信息泄露风险较高的问题,对聚类中心值进行差分隐私保护。实验结果表明,DCKPDP算法满足差分隐私保护所需的噪声量更小,数据的可用性更好。     

考虑多样化需求的诊疗设备维护和患者调度联合优化研究

针对诊疗设备维护和住院患者候诊难以有效协调的问题,建立了联合优化模型。首先,假设设备具有离散的劣化状态,将设备的劣化过程建模为连续时间马尔可夫链;其次,考虑到患者对诊疗设备的不同功能频率需求,以及不同劣化状态对患者治疗时间、费用的影响,以患者就诊顺序、检查策略、修复策略为决策变量建立了设备维护和患者调度模型;最后,采用改进后的非支配排序遗传算法对多目标问题进行了求解。实验结果验证了设备维护与患者调度联合优化模型的有效性。改进后的算法提高了整体和局部的搜索能力,且具有鲁棒性。     

带平衡约束矩形布局优化问题的深度强化学习算法

带平衡约束的矩形布局问题源于卫星舱设备布局设计,属于组合优化问题。深度强化学习利用奖赏机制,通过数据训练实现高性能决策优化。针对布局优化问题,提出一种基于深度强化学习的新算法DAR及其扩展算法IDAR。DAR用指针网络输出定位顺序,再利用定位机制给出布局结果,算法的时间复杂度是O（n³）;IDAR算法在DAR的基础上引入迭代机制,算法时间复杂度是O（n⁴）,但能给出更好的结果。测试表明DAR算法具有较好的学习能力,用小型布局问题进行求解训练所获得的模型,能有效应用在大型问题上。在两个大规模典型算例的对照实验中,提出算法分别超出和接近目前最优解,具有时间和质量上的优势。