小天体着陆器协方差矩阵分割滤波方法

提出一种小天体着陆器协方差矩阵分割滤波方法,利用惯性测量单元和多个相机估计着陆器运动状态,通过分割协方差矩阵的方式将协方差矩阵隔离更新和传播,并在每次测量更新时使用残差卡方修正方法修正协方差矩阵。通过小天体着陆器着陆仿真测试,与传统扩展卡尔曼滤波算法相比,本文方法在测量噪声估计不准确时具有更好的精度和稳定性。

应用分割矩阵全局优化算法设计用于编码孔径成像的二维阵列

二维编码阵列是编码孔径成像的关键部件,它直接决定着再现的层析图像的质量。目前仍没有一种理想的二维阵列既具有较高的量子收集率,又具有良好的层析成像特性。采用一种新的方法———分割矩阵(DIRECT)全局优化算法,设计二维阵列,该算法适用于多变量“黑盒”问题的求解,并且具有比其他优化算法更快的收敛速度。其目的是设计一类自相关函数旁瓣最大值为1,同时具有最大填充率的二维编码阵列。理论分析及实验结果表明:用该算法搜索得到的二维阵列既具有较高的量子收集率,又具有良好的层析成像特性。

大型矩阵奇异值分解的多次分割双向收缩QR算法

针对传统QR(Quadrature Right-triangle)算法在处理某些大型矩阵的奇异值分解时不收敛的本质原因,提出双向收缩、多次分割的解决对策.研究了对奇异值分解精度有重要影响的从左至右、从下至上的非零元素直线驱逐算法,提出了矩阵分割时子方阵首、末行的搜索算法,进而实现了针对大型矩阵奇异值分解的多次分割、双向收缩QR算法.通过实例比较了不分割与多次分割时算法收敛速度的差异,证实了多次分割双向收缩QR算法具有迭代次数少、迭代过程无停滞、收敛迅速等优点,解决了传统QR算法处理某些大型矩阵的SVD时不收敛的问题,对任何大型矩阵都可实现快速SVD运算.

扩展D-矩阵分割在测试序列生成中的应用

D-矩阵是系统装备测试与诊断的基础,为克服一般D-矩阵信息的不足,提出了一种扩展的D-矩阵,较好的反映了装备的属性,解决了D-矩阵功能故障定义中信号失效易混淆的问题;在扩展D-矩阵的测试序列生成过程中,提出了矩阵分割应用于测试序列优化的方法,用例表明该方法可显著降低计算复杂度,且提高故障隔离的指向性,避免各类测试交叉进行的情况。

基于矩阵分割及奇偶交错嵌入的可逆数据隐藏算法

嵌入容量、图像视觉质量及不可检测性是衡量数据隐藏算法性能的重要指标。针对Ni等人提出的算法嵌入容量有限、安全性弱等问题,将矩阵分割技术及奇偶交错嵌入方式应用到数据隐藏领域中,提出一种简单、有效的可逆数据隐藏算法。该算法首先将图像矩阵分割为四部分,构建每部分的灰阶直方图,然后利用峰值集合中的像素来嵌入信息,由于增加了峰值集合中像素的数目,从而提高了嵌入容量。信息嵌入时,采用奇偶交错嵌入的方式,使得信息分布更不规律,从而增加了不可检测性。实验结果表明,相比Ni的算法,该算法在保证视觉质量的基础上,嵌入容量和不可检测性均有较大的提高。

基于多重分割结构上的矩阵分割算法

文章在虚共享存储并行系统上建立了矩阵分割的多重结构，提出了一个基于此结构上的矩阵分割算法，能有效避免多处理机间的访存冲突问题，并基本实现分配的负载平衡。文章中所建立的这种多重结构，通用性较强，如用于矩阵乘和矩阵求逆操作。另外还给出了能嵌入矩阵操作之前的程序流程图，并给出了实验数据。

基于最小二乘支撑矢量机矩阵分割算法的陀螺仪误差系数预测

介绍了支撑矢量机的回归算法。针对支撑矢量机标准算法训练速度慢的问题．给出了两种不同形式的最小二乘支撑矢量机矩阵分割算法．并将其应用于陀螺误差系数的预测中。仿真实验结果证明了算法的可行性和有效性。

分布式MIMO系统中基于矩阵分割的检测算法

针对分布式多输入多输出(multiple input multiple output,MI MO)系统中由于收发天线在地域上的离散分布所引起的异步接收问题,提出了一种基于矩阵分割的串行检测算法。该算法先从等效信道矩阵中划分出较小的矩阵,然后在此矩阵内进行检测。检测出的结果,部分用于干扰消除,部分用于和之后的检测结果合并。最后,从干扰消除后的信道矩阵中再划分矩阵,重复检测步骤,直至所有信号被检测出。在瑞利衰落信道下的计算机仿真表明,该算法与已有的分布式天线下的排序干扰对消(distributed antenna ordering successive interfer-ence cancellation,DA-OSIC)检测算法相比,可支持信号的连续发送,且随着发送序列的增长,算法性能逐步逼近DA-OSIC算法,并具有较低的计算复杂度。

基于数据求精的矩阵迷惑

目前数据迷惑通常是针对单一具体的数据结构,为了将相同的迷惑方法应用于不同的数据结构,提出了将迷惑看作数据求精,认为迷惑是一个抽象数据类型,建立了证明迷惑正确性的通用方程。通过分割矩阵,改变元素的模式,从而隐藏矩阵的含义。基于该数据类型的操作,利用函数式语言构建了相应的矩阵标准操作的迷惑框架。说明了如何应用矩阵进行纯量及其算术运算的迷惑,运用数学方法证明了迷惑运算的正确性。结果表明迷惑操作与原始操作复杂度相同,提高了操作的难度,是一种有效的数据迷惑方法。

基于多种色彩空间的像素覆盖分割方法

基于线性分离的像素覆盖分割方法需要人为确定分类数量,覆盖分割矩阵的初始化也未能很好的利用图像中已有的信息.为了解决这些问题,提出一种基于多种色彩空间的像素覆盖分割方法.首先使用HSI空间峰值直方图确定图像分割数,其次利用FCM聚类方法确定端元矩阵,在不同色彩空间定义不同的距离度量对覆盖分割矩阵进行初始化,再利用像素覆盖分割方法对图像进行分割.最后采用PRI和VOI评价指标对在不同色彩空间的像素覆盖分割结果进行评价,根据评价结果确定图像的最优分割色彩空间和最优分割.实验结果表明,该方法分割结果优于FCM聚类方法,通过PRI和VOI评价指标可以为图像分割选择合适的色彩空间.

块三对角线性方程组的重叠分割可扩展并行近似求解方法

基于并行计算的分治思想,对于严格块对角占优的块三对角线性方程组提出一个可扩展的块重叠分割并行近似求解方法(PBOA方法).在机器精度内,利用块对角占优的条件,只需要相邻处理器间一次通讯,得到与精确解等价的近似解.在算法设计中,充分考虑计算与通信的重叠和处理机间负载平衡.通过精度分析,给出子方程组的阶数与精度的关系,从而得到通过调整子方程组的阶数来控制精度和并行效率,保证可扩展性的方法,得到的并行计算效率可随着问题规模的增加而增加.该文的方法在上海大学并行计算机“自强3000”上运行,数值实验的结果与理论分析的结果一致,得到的并行计算效率接近67%,加速比几乎是线性的.

块三对角线性方程组的可扩展块分割奇偶约化并行近似求解方法

文章对于一类严格块对角占优的块三对角线性方程组提出一个可扩展的块分割奇偶约化并行近似求解方法(PBOERA方法)。计算量减少到O(nm2)+O(m3log2n);通信复杂度为常数。本方法在上海大学分布式并行计算机“自强3000”上使用64个节点进行了运行。得到线性加速比,并行效率达到90%以上。

基于近邻传播聚类的图像语义分割算法

由于传统的图像语义分割算法,在进行图像语义分割时对无法通过近邻传播聚类建立拉普拉斯图像语义分割矩阵,因此语义分割执行时间长,无法实现快速图像语义分割。针对这一问题,提出基于近邻传播聚类的图像语义分割算法。首先,确定图像语义分割特征;建立拉普拉斯图像语义分割矩阵;执行图像语义分割。设计仿真实验,结果表明,设计的分割算法图像语义分割执行时间明显快于实验对照组两倍以上,设计的分割算法图像语义分割能力更强,可以实现快速图像语义分割。

不确定业务量矩阵下鲁棒路由算法研究

在研究不确定业务量矩阵下的鲁棒路由时,为了能够保证网络的绝对性能(如最大链路使用率不大于某一门限值),提出算法TSSA按照ISPs给定的链路使用率门限值r把业务量矩阵的变化范围D划分成K部分,对其中的K-1部分可以分别求出一套满足最大链路使用率不大于r的最佳路由方案。仿真结果显示,与使用针对单个TM求出的最佳路由方案对D进行分割相比,TSSA可以把D分割成更少的子集合。

IDL与.Net环境通信机制研究

介绍了IDL与.Net环境之间的集成研究。对IDL与.Net环境下的C#语言的事件响应及转换机制进行了分析,并通过实例程序进行说明。同时根据IDL与.Net环境之间的共享矩阵传输机制,提出了一种新的大数据量的数据传输机制,使得系统在运行过程中内存开支大幅度减少。

基于Spark的改进K-means快速聚类算法

针对大数据环境下聚类算法所处理数据规模越来越大、对算法时效性要求越来越高的问题,提出一种基于分布式计算框架Spark的改进K-means快速聚类算法Spark-KM.首先针对K-means算法因初始聚类点选择不当导致局部最优、迭代次数增加而无法适应大规模数据聚类的问题,通过预抽样和最大最小距离相结合对K-means算法进行改进;然后对原始数据进行矩阵分割,并存储在不同的Spark计算框架的结点当中;最后根据改进的K-means算法,结合分布式矩阵计算和Spark平台进行大数据快速聚类.结果表明,文中算法可以有效减少结点间的数据移动次数,并具有良好的可扩展性.通过该算法在单机环境和集群环境的对比测试,说明该算法适用于大规模数据环境,且算法性能与数据规模成正比,集群环境较单机环境也具有很大的性能提高.

初边值问题的块三对角可扩展并行算法

该文对二维抛物型方程带Dirichlet边界条件初边值问题的离散系统使用块三对角可扩展并行算法求解.提出反映差分格式内在并行性的概念——差分格式的并行度,利用这个概念说明差分格式自身内在并行性对并行算法性能的影响.使用该方法在上海大学超级计算机"自强3000"上进行了数值实验,实验结果与理论分析一致.在保证精度的前提下,得到线性加速比,并行效率达到90%以上.

基于数据库的采煤机整机受力分析系统

运用VC++软件编制程序,建立了较完整的计算采煤机约束负荷的数据库系统,对不同工况下的采煤机进行了受力分析。系统实现了参数化,适用于采煤机的所有机型,为以后的采煤机设计提供了参考。

基于均匀网格多层次B样条的CTA图像的运动向量场插值算法及加速实现

针对薄板样条(thin plate spline,TPS)的运动向量场插值方法在冠状动脉CT血管造影(computed tomography angiography,CTA)成像技术中运算速度慢和配准精度不高等问题,该研究团队提出了一种均匀网格多层次B样条(multi-level B-spline,MBS)的运动向量场插值方法,一方面利用B样条的局部性原理以多尺度方式从稀疏网格逐层细化来提高配准的精度,另一方面利用分割矩阵的数学方法对运动向量场进行插值,有效地降低了插值的运算时间。实验证明,所提方法实现了CTA图像的高效配准。

基于数据挖掘技术的通信业客户挽留系统研究

基于数据挖掘技术,建立了一个针对通信行业的客户挽留系统。首先运用数据挖掘的C5.0分类技术建立了客户流失预测模型,接着运用K-means聚类技术分析离网客户的离网特征,聚类产生了4个离网客户群,分别分析每个客户群离网的主要原因,然后参照无线通信行业客户分割矩阵分别为每个聚类制定了客户挽留建议。