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搜索结果: 1-5 共查到计算机图象处理 协同相关记录5条 . 查询时间(0.287 秒)
Kriging插值算法被广泛应用于地学各领域,有着极其重要的现实意义,但在面对大规模输出网格及大量输入采样点时,不可避免地遇到了性能瓶颈。利用OpenCL和OpenMP在异构平台上实现了CPU与GPU协同加速普通Kriging插值。针对Kriging插值中采样点的不规则分布及CPU和GPU由于体系结构差异对其的不同适应性,提出一种基于不同设备间计算性能的差异和数据分布特点的负载均衡方法。试验结果表...
本文针对多目标优化问题Pareto最优解集合(PS)的分布特点,构造了一种基于新的子任务划分方法的合作型协同进化模型,并将该模型引入人工免疫系统中,提出了一种基于合作模型的协同免疫多目标优化算法(A Cooperative Immune Coevolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization,CICAMO).CICAMO算法运用Tcheby...
针对文本分类中的规则抽取问题, 提出一种基于多种群协同优化的文本分类规则抽取方法. 该方法利用信息熵生成初始种群, 采用多种群协同优化方法演化当前种群. 多种群协同优化方法通过种群之间的相互竞争和良种共享机制提高优化方法的效率. 实验结果表明, 本文提出的文本分类规则抽取方法所抽取规则的数量少, 准确率高, 平均长度短; 同时, 本文方法所用的计算时间少, 抽取分类规则的速度快, 适用于大规模...
通过分析图像数据对语义信息的检索需求,提出一种表达图像信息的结构化方法,并定义一种根据图像中隐含语义信息来判定相似度的算法。该方法在一定程度上克服了基于内容的图像检索和基于文本的元数据图像检索这2种常用图像检索方法缺乏语义信息匹配上的不足。原型系统根据结构化协同标注中语义信息的丰富程度与图像检索的精确程度,证明了该方法的有效性。
为了提高模糊模型辨识效率,提出了一种新的模糊模型建摸方法,该方法由两步组成:(1)采用基于特征相似性的特征选择方法,去除原始数据的冗余;(2)利用协同模糊聚类与G-K相结合的算法初始化模糊模型,使其前件和后件参数得到优化。采用该算法对有效的特征进行协同模糊聚类,模型参数得到改善,提高了模糊模型辨识的效率。模糊建模的实验结果表明了该方法的有效性。

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