栅格数据处理中邻域型算法的并行优化方法

随着并行计算的成熟,众多数据密集型的栅格处理算法亟需利用并行计算来缩减执行时间。针对其中一类邻域型算法,构建了用于估计是时间代价的串行/并行时域模型,分析了各个组成的代价影响因素,提出了降低数据I/O代价的并行I/O方法和降低数据通信代价的光圈预测方法。实验证明,所提的两个优化方法可以使邻域型栅格处理算法的并行程序更加充分地利用并行计算资源,进而在一般并行化的基础上进一步提升其并行性能。

一种改进的SOFM聚类算法研究

针对常规SOFM(self-organizing feature map)无监督的神经网络,提出了一种改进的自组织特征映射SOFM神经网络算法。在常规SOFM网络数据聚类算法基础上,分析了其在实际应用中存在的不足,对初始权值设定以及邻域范围选择等方面进行了算法的优化和改进,进而提高了SOFM神经网络聚类算法的正确率、收敛速度和实时性,并利用仿真实验进一步对提出的改进算法进行了验证。

光电子信息产业发展的基本经济规律

本文论述了光电子信息产业的时代背景，分析了其基本经济规律是收益递增规律、独特的空间经济规律、投融资特性和联系效应规律。

改进禁忌-神经网络在小电流接地系统选线中的应用

针对小电流接地系统单相短路在不同故障条件下故障特征分量差异明显且信噪比低的问题,采集并融合互补零序电流稳态和暂态的多种故障分量信号,并引入径向基(RBF)神经网络构成多判据选线模型。改进禁忌搜索(TS)算法的要素,在搜索的不同阶段选取不同邻域,优化禁忌表使禁忌范围能更精确地指向无效搜索;结合最大迭代数和允许误差作为迭代终止条件,运用TS算法优化RBF网络参数,提高选线模型的效率和精度。仿真结果表明,改进TS优化的RBF网络收敛速度和泛化能力明显增强,选线准确率高,且不受中性点运行方式、短路位置、接地电阻、合闸角等因素的影响,证明了该方法对复杂故障和信号噪声的鲁棒性。该方法可以有效提高小电流接地系统故障选线的准确性与适应性。