在课堂教学中培养创新思维习惯

本文分析了几种有助于创新的思维习惯及各自在创新中所起的作用,然后探讨了在课堂中培养创新思维习惯的教学理念,最后通过两个实例说明了培养创新思维习惯的重要性和在创新过程中所起到的长效作用。     

一种针对SoC的嵌入式系统软/硬件协同综合算法

嵌入式系统是软件和硬件共存的系统,多数功能部件可以由软件来完成,也可以由硬件来完成,为了综合考虑系统功能和多项性能指标（如成本、硬件面积、功耗和时间性等）来合理划分系统,提出了一种针对SoC的嵌入式软/硬件协同综合方法,建立了对应的数学模型,将嵌入式系统软/硬件协同综合问题转换成为有向图中求最优路径问题,并用条件遍历法得出整个解空间上的可行解。本方法能够同时评价多项性能指标,融入了SoC设计IP核与软件构件重用的思想,是一种自动方法,克服了传统方法的缺陷。通过一个PDA手机平台音频和视频发方系统的实际例子证明了本方法的实用性和有效性。     

改进CamShift算法的眼动跟踪方法

针对CamShift跟踪算法仅采用颜色特征,在存在颜色相近干扰目标、头部快速运动或者虹膜发生形变等情况易发生眼动跟踪不准确或失败等问题,提出一种基于改进CamShift算法的眼动跟踪方法。在CamShift算法中,计算边缘直方图分布,在颜色特征基础上融合边缘特征,同时通过分析饱和度分量抑制噪声影响,并利用基于边缘特征的自定义方法判断虹膜是否发生形变。当发生形变时,自动更新模板,根据历史运动轨迹预测虹膜中心。实验表明,该方法能有效改善眼动跟踪性能,且定位虹膜精确、错误率低、速度快,预测虹膜中心与实际虹膜中心相差极小,达到了准确性、鲁棒性和实时性的要求。     

树拓扑片上网络的低能耗映射

针对树拓扑片上网络(NoC)中通信时延受约束的低能耗映射问题,提出了一种递归的二路划分算法RPM(recursive bipartitioning for mapping)。RPM基于分而治之策略,首先将NoC映射转化为多层次的IP核通信任务图划分问题,并采用带参数的Kernighan-Lin算法实现最小割值划分。实验结果表明,与已有算法相比,RPM可以在较短的时间内获得能耗更低的映射解。通过设置不同的参数,RPM既可以用于生成高质量的优化解,也可用于快速的NoC设计空间探索中。     

基于循环神经网络的电信行业容量数据预测方法

在电信运维的容量预测过程中,存在容量指标和部署业务种类繁多的问题。现有研究未考虑指标数据类型的差异,对所有类型的数据使用同种预测方法,使得预测效果参差不齐。为了提升指标预测效率,提出一种指标数据类型分类方法,利用该方法将数据类型分为趋势型、周期型和不规则型。针对其中的周期型数据预测,提出基于双向循环神经网络（BiRNN）的周期型容量指标预测模型,记作BiRNN-BiLSTM-BI。首先,为分析容量数据的周期特征,提出一种忙闲分布分析算法;其次,搭建循环神经网络（RNN）模型,该模型包含一层BiRNN和一层双向长短时记忆网络（BiLSTM）;最后,充分利用系统忙闲分布信息,对BiRNN输出的结果进行优化。与传统的三次指数平滑、差分自回归移动平均（ARIMA）模型和反向传播（BP）神经网络模型进行比较的实验结果表明,在统一日志数据集和分布式缓存数据集上,提出的BiRNN-BiLSTM-BI模型的均方误差（MSE）分别比对比模型中表现最优的模型降低了15.16%和45.67%,可见预测准确率得到了很大程度的提升。     

基于手机传感器的握持方式判断及运动状态识别

传统运动识别技术多以传感器位置固定为前提进行识别,但当传感器放置位置或握持方式发生变化时运动识别率会受到相应影响。该文提出了一种基于手机传感器的握持方式判断及运动状态识别方法,解决了传感器随放置位置不同影响运动识别率的缺点。该方法首先通过传感器对设备握持方式进行判断,使用不同握持方式下的三轴加速度数据进行特征提取,通过多层小波变换得到各层高频和低频部分,对其进行组合形成初级特征,用奇异值分解对初级特征进行降维得到最终特征,使用基于径向基核函数的多分类支持向量机 (SVM) 对特征分类,进而判断不同握持方式下的不同运动。实验结果表明,该方法对不同运动方式下的平均识别率为93%。     

一种基于蜂窝网格的传感器节点部署算法

传感器节点的部署是无线传感器网络研究的一个重要分支。证明了传感器节点覆盖圆盘与其邻居节点覆盖圆盘的交点构成正六边形蜂窝时,有效覆盖面积最大;提出了一种基于蜂窝网格的传感器节点部署算法,通过仿真与已有的基于方形网格的部署算法进行比较,结果证明:本算法能更有效地控制成本。     

嵌入式浏览器CSS引擎的研究与改进

层叠样式表(CSS)引擎的效率提升是嵌入式浏览器的性能瓶颈。为此,提出提升CSS引擎效率样式管理的改进和设计方法。该方法增加对用户操作相关伪类样式规则的分类,以减少对非必要的伪类样式规则匹配,匹配完全失效节点的记忆能够为兄弟节点提供样式规则匹配的指示,并减少样式规则匹配次数。实验结果表明,对于不同网页的样式规则匹配总时间消耗减少3%~15%左右。     

基于DOM树和递归X—Y分割算法的Zone树模型

在分析DOM树的基础上提出一种基于DOM树和递归X—Y分割算法,可以根据网页的几何布局生成Zone树模型。描述了将Zone树模型和递归X—Y算法应用到文献数据检索的优越性,给出构建Zone树模型的算法。该模型主要用于在线文献的数据提取,具有速度快、准确性高等特点,优于目前大多数浏览器所采用的DOM树结构。