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搜索结果: 1-9 共查到计算机应用 算法设计相关记录9条 . 查询时间(0.602 秒)
为提高甚高频数据广播(VDB)信号的同步精度和解调性能,根据VDB信号基本格式和特点,提出了一种基于解差分的VDB信号的解调算法,该算法消除了频偏引起的同步性能恶化,能够在一组同步码元内完成帧同步、位同步和频偏估计与校正。仿真结果表明,该方法有效提升了VDB信号解调性能。
三角剖分过程是影响三维重建系统实时性的瓶颈之一,为提高三角剖分速度,基于共享内存多核计算机设计并实现了并行Delaunay算法。该算法在分治三角剖分算法的基础上,通过改进子三角网归并过程及Delaunay三角网优化过程避免了并行计算中的数据竞争问题。利用月面仿真实验场真实地形数据在50万到500万不同规模的点云数据集上进行了实验,加速比最高可达6.44。除此之外,对算法复杂度、加速比以及并行效率进...
数字地形分析算法常具有数据-计算密集型特点,一方面算法步骤常涉及迭代、递归等高复杂度的计算,另一方面其应用经常需面对大区域、高分辨率的大规模栅格数字高程模型(DEM)数据。在这种情况下,传统以串行方式实现的数字地形分析算法以分钟、小时、乃至以天计的运行时间,显然难以满足用户的时间响应需求,因此迫切需要对算法运行效率进行改进,解决这一数字地形分析应用技术瓶颈。
针对目前图形处理器(GPU)上的动态数据处理问题,在分析现有并行单源最短路径(SSSP)算法的基础上,对GPU上的Moore SSSP算法进行并行化设计与实现。搜索时,综合应用层次化任务分配、层次化工作队列、层次化Kernel调用等策略。在不同类型图数据上进行实验测试,实验结果表明,该算法能有效减少空线程开销、访存开销以及同步时间。
提出了一种结合熵和模糊C均值的聚类分割方法。模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是传统的FCM算法没有考虑像素的空间信息,因而对噪声十分敏感,基于二维直方图的模糊C均值聚类算法除了考虑像素点的灰度信息外还考虑了像素点邻域的空间信息,可有效地抑制噪声;在目标函数中引入熵项则能更好地抑制噪声和外围点对类中心估计的影响。实验分析结果表明,算法对湿地遥感图像的分割效果优于FCM算法
受蚁群觅食行为仿生研究和蚁群系统模型理论所启发,提出了一种基于蚁群计算模型的分布、协作多主体(multi-agent)反应架构的自适应、可伸缩的Web搜索系统模型(MASAIR),其由大量智能主体组成,利用智能主体架构的优异特性,旨在从巨型超文档集合(Web)中自治地搜索特定主题的信息,从而为用户提供迅捷的信息检索服务。详细描述了MASAIR的计算模型及其算法,通过对标准Web文档集的检索仿真实验...
在热轧带钢生产线上,卷取温度的精确控制对带钢质量是至关重要的。详细研究了一个实际的热轧带钢卷取温度控制系统。建立了一种简化的动态控制模型,并用一个改进的遗传算法在线调整模型的参数。基于该模型提出了一个包括冷却反馈控制、前馈及自适应联合控制算法的控制器。通过建立一个更精确的仿真系统,达到指导现场生产的目的。实践结果证明提出的控制方法是有效的,仿真系统也具有较大的实际意义。
着重研究了移动Ad hoc网络中一种严重的恶意攻击——“虫洞”攻击,针对其提出一种简洁高效的位置检测算法,并采用OMNeT++仿真器进行仿真实验,根据实验分析移动网络中的各种因素对位置检测算法执行的影响,证明了算法的有效性。

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