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畸变差改正算法OpenCL并行加速研究 被引量：4
1
作者 于梦华 王双亭 +2 位作者 李英成 朱祥娥 刘晓龙 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2019年第3期88-92,共5页
针对畸变差改正算法的处理速度不高和CUDA实现算法加速的设备局限性问题,提出了一种OpenCL并行改进畸变差纠正算法实现加速的方法。该方法是对传统的畸变差纠正算法进行并行改进,通过调用计算机GPU的计算单元实现算法加速;采用CPU+GPU... 针对畸变差改正算法的处理速度不高和CUDA实现算法加速的设备局限性问题,提出了一种OpenCL并行改进畸变差纠正算法实现加速的方法。该方法是对传统的畸变差纠正算法进行并行改进,通过调用计算机GPU的计算单元实现算法加速;采用CPU+GPU的异构模式实现算法加速,将传统算法中逐像素密集计算部分分配到GPU进行处理;与CUDA实现算法加速针对NVIDIA显卡设备不同,OpenCL并行改进的算法没有了设备的限制。实验结果表明,相对于传统算法来说,影像畸变差纠正处理速度显著提升,总体加速比最高达5.976,计算部分加速比最高达到63.432,同时在AMD显卡设备上也得到了较好的加速效果。 展开更多
关键词 OPENCL 算法加速 畸变差改正 并行改进 加速比
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基于多级格网技术的多层影像匹配算法的并行改进 被引量：1
2
作者 董海涛 《黑龙江科学》 2023年第10期82-84,共3页
基于多级格网技术的多层影像匹配算法能够模拟人眼视觉过程,还原三维视觉效果。传统的串行匹配算法耗时较长,浪费资源,需结合应用需求,对其进行并行改进设计,以优化图像传输及成像效果。基于多级格网技术的多层影像匹配算法,运用PCAM法... 基于多级格网技术的多层影像匹配算法能够模拟人眼视觉过程,还原三维视觉效果。传统的串行匹配算法耗时较长,浪费资源,需结合应用需求,对其进行并行改进设计,以优化图像传输及成像效果。基于多级格网技术的多层影像匹配算法,运用PCAM法,改进设计的划分、通信、组合及映射等模块处理,通过并行算法程序,对图像数据划分及主结点与各结点间的通信进行设计,以提升改进后程序的实际应用效果。 展开更多
关键词 多级网格技术 多层影像匹配算法 并行改进设计 程序实现
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基于并行改进遗传算法的三维电阻率反演方法 被引量：4
3
作者 刘斌 王传武 +3 位作者 杨为民 李术才 聂利超 宋杰 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1252-1261,共10页
计算效率极低是阻碍遗传算法用于三维电阻率反演的瓶颈,使得很多对改善反演效果和搜索质量有利但又很耗时的改进方法无法应用到遗传算法中。针对上述问题,基于遗传算法天然的并行计算特性,提出了新的多重主从并行计算策略及其算法。提... 计算效率极低是阻碍遗传算法用于三维电阻率反演的瓶颈,使得很多对改善反演效果和搜索质量有利但又很耗时的改进方法无法应用到遗传算法中。针对上述问题,基于遗传算法天然的并行计算特性,提出了新的多重主从并行计算策略及其算法。提出了初始群体的严格均布产生方法,以提高初始群体接近最优解的概率;提出了基于交叉个体适应度差异的比例随机算术交叉算法,以保证优良个体的遗传竞争优势;建立了混合变异算法,将传统的随机变异算法与线性反演中确定性搜索优化算法相结合,即保持了变异的随机性又控制了优化方向。最后将并行改进遗传算法用于合成算例和实际应用案例中,发现并行改进遗传算法的计算效率显著提高,且在寻找最优解、压制假异常、提高反演效果方面具有明显优势,为实际工程中电阻率探测的三维成像提供了有效途径。 展开更多
关键词 三维电阻率反演成像 并行改进遗传算法 多重主从并行算法 比例随机交叉算法 混合变异算法
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基于双指标并行A*算法的自动航线规划仿真 被引量：2
4
作者 徐涛 杨任农 贾开吉 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第9期105-108,120,共5页
研究导航线路优化问题,针对现实战场环境错乱复杂,飞行员要担负飞行规划和战斗规划双重任务,为了让飞行员航线规划中释放出来,需要实现自动航线规划技术为飞行任务提供辅助决策。为了准确快速自动地规划出从起点到终点之间的"最优&... 研究导航线路优化问题,针对现实战场环境错乱复杂,飞行员要担负飞行规划和战斗规划双重任务,为了让飞行员航线规划中释放出来,需要实现自动航线规划技术为飞行任务提供辅助决策。为了准确快速自动地规划出从起点到终点之间的"最优"航线,提出采用双指标并行A*算法的自动航线规划算法,将三维地形、雷达探测范围和飞机性能约束结合到A*算法中,并使用并行程序设计思想解决了常规A*在搜索路径时耗时长的问题。在实现算法的基础上,编写程序进行仿真,多组仿真对比,结果验证了并行A*算法在解决自动航线规划问题时的有效性和高效性。 展开更多
关键词 自动航线规划 并行改进算法 任务规划
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拖曳线列阵隔振模块采用遗传算法的参数优化 被引量：1
5
作者 江国和 薛峰 许影博 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2011年第4期29-32,共4页
为了更好地预报拖曳线列阵隔振模块的隔振性能,利用有限元软件ANSYS建立拖曳线列阵隔振模块的二维参数化流固耦合模型,并考虑负载(声振模块)对隔振模块的影响,将伪并行改进遗传算法与ANSYS参数化设计语言APDL相结合,实现对隔振模块主要... 为了更好地预报拖曳线列阵隔振模块的隔振性能,利用有限元软件ANSYS建立拖曳线列阵隔振模块的二维参数化流固耦合模型,并考虑负载(声振模块)对隔振模块的影响,将伪并行改进遗传算法与ANSYS参数化设计语言APDL相结合,实现对隔振模块主要性能参数的优化计算,得出激励频率为20 Hz和40 Hz时,隔振模块最优内部充油密度、护套弹性模量、隔振组件弹性模量和隔振量的数值。 展开更多
关键词 振动与波 拖曳线列阵 伪并行改进遗传算法 隔振模块 参数优化
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基于伪并行改进遗传算法的线列阵隔振系统参数优化 被引量：1
6
作者 江国和 薛峰 《舰船科学技术》 2011年第10期12-16,共5页
利用伪并行改进遗传算法(PPIGA)的思想,将其应用于拖曳线列阵隔振系统参数优化。通过伪并行改进遗传算法搜索出最优的材料参数(内部充油密度、护套材料的弹性模量、隔振组件的弹性模量)使得系统的隔振量最大。计算结果表明,这种算法在... 利用伪并行改进遗传算法(PPIGA)的思想,将其应用于拖曳线列阵隔振系统参数优化。通过伪并行改进遗传算法搜索出最优的材料参数(内部充油密度、护套材料的弹性模量、隔振组件的弹性模量)使得系统的隔振量最大。计算结果表明,这种算法在隔振系统参数优化中具有较好的效果。 展开更多
关键词 拖曳线列阵 伪并行改进遗传算法 隔振系统 参数优化
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基于业务流程再造缩短发动机新品研发时间的研究
7
作者 吴荣荣 《机械制造与自动化》 2016年第5期75-78,82,共5页
加速新产品研发,缩短新品研发周期,节约研发成本已成为世界各国制造企业争夺市场的战略手段。针对新品研发管理,通过对企业现有新品发动机研发流程进行分析,应用ASME分析法和ESIA整合法对其进行优化改进,从而达到缩短研发时间的效果。
关键词 业务流程再造 全供应链改进 合并和并行改进 ASME分析法 ESIA整合法
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基于并行随机森林的审计大数据疑点预测 被引量：6
8
作者 卢利娟 余从容 +1 位作者 梁东贵 张伟政 《计算机与数字工程》 2019年第1期174-179,共6页
为使审计计划的制定具有科学的数据支撑,在审计大数据背景下,提出基于并行改进随机森林算法的审计疑点预测算法。首先建立基于Hadoop的电力企业审计大数据管理方案,将各电网子系统采集到的异构审计数据整合并存储,在此基础上,实现基于三... 为使审计计划的制定具有科学的数据支撑,在审计大数据背景下,提出基于并行改进随机森林算法的审计疑点预测算法。首先建立基于Hadoop的电力企业审计大数据管理方案,将各电网子系统采集到的异构审计数据整合并存储,在此基础上,实现基于三层MapRaduce的并行化随机森林算法预测审计疑点概率,在保证预测精度的情况下,提高算法运行效率,以满足大数据处理需要。实验结果表示,提出的并行算法运行速率满足大数据要求,预测精确度要优化常用的决策树算法。 展开更多
关键词 审计疑点预测 随机森林算法 并行化改进 HADOOP
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一种改进的并行蚁群优化求解算法 被引量：4
9
作者 雷筱珍 赖万钦 《甘肃联合大学学报（自然科学版）》 2009年第1期67-71,共5页
为了提高并行蚁群优化算法的求解性能,对ACO算法进行了改进.针对有明显聚类特征的大规模TSP问题,充分利用问题本身所具有的特征,提出了一种带聚类处理的蚁群算法,该算法比较ACS算法可以在更短的时间内找到相同质量的解,而且在相同的运... 为了提高并行蚁群优化算法的求解性能,对ACO算法进行了改进.针对有明显聚类特征的大规模TSP问题,充分利用问题本身所具有的特征,提出了一种带聚类处理的蚁群算法,该算法比较ACS算法可以在更短的时间内找到相同质量的解,而且在相同的运行时间内,该改进算法总能找到最好的解.在VC++环境下进行仿真实验,求解了TSP库中的实例pr136、pr107,分别得到了其最短距离,结果表明了编程思路的正确性及高效性. 展开更多
关键词 蚁群算法 并行优化改进 TSP VC++6.0实现
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基于微积分分类数学模型的关联挖掘改进方法 被引量：2
10
作者 罗红英 《现代电子技术》 北大核心 2019年第8期135-139,共5页
基于弱关联挖掘模型的关联挖掘方法,依据大数据流信息间的局部关联实现数据挖掘,未考虑数据信息流间的互信息特征,挖掘效果差。研究大数据关联挖掘的改进方法,采用微积分分类数学模型改进关联挖掘过程。该方法提取混合云环境下数据信息... 基于弱关联挖掘模型的关联挖掘方法,依据大数据流信息间的局部关联实现数据挖掘,未考虑数据信息流间的互信息特征,挖掘效果差。研究大数据关联挖掘的改进方法,采用微积分分类数学模型改进关联挖掘过程。该方法提取混合云环境下数据信息流的互信息特征,依据该特征采集大数据流模型的最大Lyapunove指数谱特征,通过矩阵压缩方法使得高维矩阵转换成低维矩阵。在此基础上依据微积分极值原理构建大数据的微积分分类数学模型,该模型通过最大Lyapu-nove指数谱网格分布矩阵的奇异值分解方法,分解大数据特征向量矩阵行,将大数据关联挖掘过程转换成小规模并行运算过程,实现大数据挖掘中并行算法的改进。实验结果表明,采用该方法进行关联挖掘运算的时间开销的平均值为4.7 s,扩展率平均为0.7,挖掘效果佳。 展开更多
关键词 关联挖掘 并行算法改进 微积分分类 奇异值分解 大数据挖掘 数学模型
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