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题名基于时序CNN的FPGA数据处理异常点识别研究
被引量：3
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作者
李政清
穆继亮
莫小琴
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机构
三亚学院理工学院
中北大学仪器与电子学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2022年第5期409-412,422,共5页
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基金
2019年海南省基础与应用基础研究计划(619QN244)
2019年海南省基础与应用基础研究计划(619QN245)。
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文摘
数据已经成为信息自动化与智能化的核心,由于数据集中数据的类别不均衡,系统误差和随机误差很容易导致数据产生异常点,因此提出基于时序CNN的FPGA数据处理异常点识别方法。为了保证不同数据关联的有效性,对错误数据中的噪声错误和缺失错误进行对齐处理,使用GloVe方法对原始数据中的数据浅层特征进行提取。在模型训练过程中,为了解决数据梯度爆炸和过度拟合问题,对数据归一化处理,提高网络收敛速度,并采用散度计算输入参数定点化尺度的方法减少计算量、保证精度。最后将CNN算法映射到FPGA中实现硬件加速,FPGA算子图切分按粗粒度切分和细粒度切分进行处理。实验结果表明,所提数据处理异常点识别方法可高效读取数据,能够充分识别数据处理中的异常点,具有较高的准确率和精度。
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关键词
数据处理异常点
对齐处理
归一化
散度计算
定点化
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Keywords
Abnormal points of data processing
Alignment processing
Normalization
Divergence calculation
Fixed point
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于散度计算绩效考核成绩修正的改进方法
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作者
张彦莉
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机构
成都供电公司
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出处
《中国新技术新产品》
2014年第17期142-142,共1页
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文摘
目前在进行员工年度绩效成绩排序时,常给等级的评定带来困难,不能公正、客观的反映员工间业绩的相对水平。文章结合实际阐述了一种基于散度计算绩效考核成绩修正的改进方法。供参考。
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关键词
散度计算
绩效考核
成绩汇总
改进措施
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分类号
O24
[理学—计算数学]
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