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肖云开邹承明 《微电子学与计算机》2022,(9):73-79
现有的脉冲神经网络模型软件模拟通常具有处理速度慢、功耗高的缺点,同时利用硬件电路实现则具有开发难度大、灵活性差的缺点.为了探索合理实现脉冲神经网络模型的途径,在己有研究成果的基础上综合考虑两种方案的优缺点,提出了利用软件库模拟脉冲神经元数学模型以及网络的拓扑结构、并将网络运行时的关键计算任务以计算内核的方式交由基于OpenCL的FPGA并行计算的新思路.主要工作为:使用模块开发方式对脉冲神经网络软件开发库和OpenCL开发库进行了扩展、并将软件开发库中的重要模块重构成FPGA计算内核,使得软件开发库能够调用FPGA执行计算任务,最终达到利用两个库构建运行网络模型时能够同时满足易于开发、灵活性高、处理速度快、功耗低等要求的目的.基于MNIST图像数据集的图像分类实验表明,同一网络模型拓扑结构下,与在GPU上的软件模拟相比,提出方案的图像分类准确率并没有下降,同时以略微牺牲运行性能为代价,参考功率降低了约63.6%. 相似文献
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研究和实现了一种基于SLAM技术的虚实配准方法,通过将SLAM分离为定位和构图,分别利用改进的pf做位姿估计和ukf进行位置估计,进而实现整个场景内目标的位姿计算,最终完成虚实配准。一定程度上解决了传统方法中存在的视域受限问题,并同时支持户内和户外应用,提高了增强现实系统的可用性。 相似文献
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MR智能阻尼器试验研究及径向基网络模型 总被引:5,自引:1,他引:5
制作了MR智能阻尼器,并在不同的位移,速度和电流输入情况下,对自制的MR智能阻尼器进行了性能试验研究,建立了MR智能阻尼器的径向基函数网络模型。结果表明:神经网络模型能精确的描述阻尼器正向和逆向工作特性,并且对液体沉降、液体磁响应时间、蓄能器刚度等因素的影响也能很好的解决。 相似文献
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基于Greenplum数据库的查询优化 总被引:1,自引:0,他引:1
针对分布式数据库查询效率随着数据规模的增大而降低的问题,以Greenplum分布式数据库为研究对象,从优化查询路径的角度提出一个基于代价的最优查询计划生成方法。首先,该方法设计一种有效的代价模型来估算查询代价;然后,采用并行最大最小蚁群算法来搜索具有最小查询代价的连接顺序,即最优连接顺序;最后,根据Greenplum数据库对查询计划中不同操作的默认最优选择得到最优查询计划。采用该方法在自主生成的数据集与事务处理性能理事会测试基准(TPC-H)的标准数据集上进行了多组实验。实验结果表明,所提出的优化方法能有效地搜索出最优解,获得最优的查询计划,从而提升Greenplum数据库的查询效率。 相似文献
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结合二维算法的三维快速碰撞检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
碰撞检测是虚拟现实的重要组成部分,快速精确的碰撞检测算法直接决定三维仿真效果的好坏。提出了二维平面碰撞检测与动态八叉树相结合的新算法,使得碰撞检测效率有了很大提高。 相似文献
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基于分布式数据库的税务稽查档案管理系统的设计 总被引:1,自引:0,他引:1
以一个税务稽查管理系统的设计实例来描述一种设计方法。在该案例中,使用分布式数据库系统来管理地理位置上分散的数据,自建一种可活动的结构来管理数据,并建立友好的用户接口。为了提高软件效率、减少网络传输量和提高软件响应速度,使用了多种优化技术,如层次查询和数据缓存。 相似文献
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在线测量技术在冶金行业中得到了越来越多地应用,本文针对槽钢长度在线测量的主要实现技术进行了研究和模拟仿真,并提出了一种基于视频图像的在线测量运动槽钢长度的方法。该方法利用图像采集卡捕捉两张不同时刻的图像,经过中值滤波预处理后进行图像减法确定槽钢的运动区域,然后根据运动区域得到槽钢的灰度值范围,接着对图像进行阈值分割,最后利用分割的图像计算出槽钢的长度。 相似文献
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针对单一特征表示的局限性会导致细粒度图像分类准确度不高的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和尺度不变特征转换(SIFT)的多特征组合表示方法,综合考虑对目标整体、关键部位和关键点的特征提取。首先,分别以细粒度图像库中的目标整体和头部区域训练CNN得到两个网络模型,用来提取目标的整体和头部CNN特征;然后,对图像库中所有目标区域提取SIFT关键点并通过K均值(K-means)聚类生成码本,再将每个目标区域的SIFT描述子通过局部特征聚合描述符(VLAD)参照码本编码为特征向量;最后,组合多种特征作为最终的特征表示,采用支持向量机(SVM)对细粒度图像进行分类。使用该方法在CUB-200-2011数据库上进行实验,并与单一的特征表示方法进行了比较。实验结果表明,该方法与基于单一CNN特征的细粒度图像分类相比提升了13.31%的准确度,证明了多特征组合对细粒度图像分类的积极作用。 相似文献
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SIFT算法在图像处理领域具有独特的优势,但是经过不断发展,SIFT算法在特征匹配过程中仍然具有数据处理量大、计算速度慢的问题.基于这些问题,提出了一种基于分块匹配的新型SIFT匹配算法,它通过剔除非重叠区域来降低特征提取和匹配的时间损耗.对于图像的刚性变换,算法的核心在于图像块的切分和重叠区域的计算,首先选取少量的种子点来估算两幅图像的相关变换矩阵;然后将原始图像切分为几块,通过变换矩阵找出在匹配图中的相关块;再检测所有的匹配块上的特征点;最后结合RANSAC算法去除伪匹配点对,来提高匹配的准确率.实验结果表明:与标准SIFT算法相比,基于分块匹配的SIFT算法在实时性和鲁棒性方面得到了进一步的提升,在实际图像匹配中具有一定的应用价值. 相似文献