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中国科学院深圳先进技术研究院专利:基于机器学习的并行磁共振成像GRAPPA方法
中国科学院西安光学精密机械研究所专利:一种基于微腔光频梳的并行光学神经网络系统及识别方法
针对压缩感知重建算法复杂度高、运行时间长等缺点,提出一种应用于多核处理器的压缩感知并行算法。在认真分析压缩感知算法的基础上,利用OpenMP对压缩感知的编码测量和正交匹配追踪(OMP)算法进行并行处理,提升程序的性能。实验结果表明,随着线程数的增加,程序的执行效率显著提高,加速比呈线性增长; 并且重构过程越复杂,其性能优化越明显。
强化学习是一种重要的机器学习方法,然而在实际应用中,收敛速度缓慢是其主要不足之一。为了提高强化学习的效率,提出了一种并行强化学习算法。多个同时学习,在各自学习一定周期后,利用D-S证据利用对学习结果进行融合,然后在融合结果的基础上,各进行下一周期的学习,从而实现提高整个系统学习效率的目的。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。
概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构,在数据挖掘和知识发现、人工智能、信息检索、粗糙集[1]等领域得到了广泛的应用。概念格的构造在其应用过程中是一个主要问题。提出了一种基于闭包系统划分的概念格并行构造算法——Para_Prun算法,它将概念集合看作初始闭包系统,引入了子闭包系统的有效性判断,迭代生成相互独立的多个子闭包系统,然后在每个子闭包系统中独立生成概念,有效地提高了概念的求解速度。最后...
针对接触式定尺测量存在的精度低、故障率高等缺陷,基于机器视觉技术,定时进行图像采集、图像预处理以及长度跟踪计算,实时计算出方坯的长度;预设定尺长度到后,工控机发切割信号给PLC,PLC控制切割机将方坯切割成定尺长度.在图像处理算法中,提出了前向轮廓跟踪算法,通过跟踪方坯图像的上边缘像素点,能够准确跟踪到方坯的头部,计算出方坯的长度.应用多线程并行处理技术,节省了程序的运行时间.试运行表明:能够满足...
针对标准遗传算法在解决路径规划问题中存在的不能以概率1收敛及进化时出现退化等情况,提出并实现了一种自适应伪并行免疫算法。利用多个子种群同时进化及小生境技术,给出了一种小生境伪并行协同进化策略。提出了一种新的编解码方式,给出了相关的免疫克隆、免疫优势等免疫算子的具体设计。进化过程中克隆规模可依据抗体-抗原亲合度、抗体-抗体亲合力自适应调整,采取了最优保存策略从而保证了算法以概率1收敛。实例验证了该算...
在各种生产制造系统中都广泛存在着同等并行机调度. 本文提出了一种新的耦合瞬态混沌神经网络来求解同等并行机调度问题. 通过引入新的换位矩阵将该问题的混合整数规划模型转化为耦合瞬态神经网络的计算结构. 同时, 提出了新的计算能量函数, 使其能够包含所有约束和目标. 此外, 采用时变惩罚参数, 克服了能量函数中各惩罚项之间的权衡问题. 最后, 将该算法应用于求解 3 种不同规模的随机问题并进行仿真, 每...
Agent coalition is an important manner of agents' coordination and cooperation. Forming a coalition, agents can enhance their ability to solve problems and obtain more utilities. In this paper, a nove...
进行Web信息检索时,页面中的锚文本与正文存在较大相关性,多数检索系统忽视了锚文本对页面正文的贡献。该文提出一种提高检索精度的方法,为文档集建立一个基于页面正文的索引和一个基于锚文本的索引,对其采取并行检索策略。实验结果表明,该方法可以有效处理特定结构的网页集。
针对离散Walsh变换(简称DWT)在实时信号处理中具有广泛应用,而其运算速度又受到DSP器件性能限制的情况,进行了DWT的并行性研究及并行性能分析;并在基于并行多处理机平台-TMS320C80的编程基础上,实现了两种并行DWT算法。基于TMS320C80进行的实验表明:所开发的并行DWT算法运行结果与理论分析吻合,该并行算法的速度和精度都得到了保证。
针对WEB文档分类中KNN算法计算复杂度高的缺点,不同于以往从减少训练样本集大小和采用快速算法角度来降低KNN算法的计算复杂度,从并行的角度出发,提出一种在Hyper-cube SIMD模型上的并行算法,其关键部分的时间计算复杂度从O(n2)降为O(log(n)),该算法与传统的串行算法相比,能显著地提高分类速度。
为基于已有的病例数据向医生或院方提供有效的决策支持,以肝功能检测数据为例,针对这些数据的不完备性、海量性以及数据的高维和低维并存等特性,提出了基于并行粒度进化计算的数据分析模型。该模型是群(粒)进化和超群进化的有机统一,具有良好的并行性。这为下一步数据分析系统的全面实现奠定了良好的理论基础。
为了避免传统的人工免疫算法在属性约简时陷入局部最优解,提出了具有自适应特性的并行人工免疫算法,并且运用该算法进行粗糙集的变精度属性约简。该算法构造了趋同算子,异化算子和传优算子,利用“趋同”算子的分布性特点实现多个子种群的并行搜索,利用“异化”算子来交换种群之间优秀个体的信息,维持种群的多样性,利用“传优算子”把当前最优抗体分配到各个子群体当中,实现群体跨越式进化。在各个算子操作过程中,为了从准确...

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