向量块中的指令调度

有关标量块中的指令调度的成果很多,但它们不能用于向量块,因为向量块中的许多依赖关系不同于标量块中的依赖关系。 本文对向量块中的依赖关系进行了详细分析,提出一个时间复杂度为O(n^2)的向量指令调度算法,本算法已在银河机编译器中实现。 使用本调度器,可向量化循环的目标代码将重新排序从而充分利用流水线机的多功能部件流水线及链接特性开发并行性。

单层球面网壳结构风致响应计算的块里兹向量法

单层球面网壳结构自振频率密集,且高阶模态可能对结构的风致响应有较大贡献。利用传统模态叠加法计算结构风致响应时需截取较多的模态,导致计算效率较低。本文提出的块里兹向量法所生成的向量都是被荷载所激发的,因此仅使用少数向量即可获得准确的响应结果。块里兹向量迭代所需的多荷载模式可以利用本征正交分解(POD)技术获得,这种技术将脉动风压场分解为与时间无关的协方差模态以及与空间位置无关的主坐标。根据风洞实验同步测量的风压数据,利用本文计算了0.1和0.2矢跨比的单层球面网壳的风致响应。通过与传统模态叠加法计算结果的对比分析说明了本文方法的有效性。

块C-特征向量块线性无关的等价表征

引进了块复合矩阵的块C-特征值、块C-特征向量的概念,给出了块C-特征向量块线性无关的等价表征,并由此讨论了块复合幂零矩阵的性质,给出了这类矩阵的块C-特征向量块线性相关的等价表征.

基于块内容和支持向量回归的图像质量客观评价模型

通过分析人眼对不同图像类型块的敏感度和支持向量回归（SVR）的特性，提出了一种基于块内容和SVR的图像质量评价模型。该模型首先根据图像子块的交流能量的关系，自适应地把图像分成边缘块、纹理块和平坦块3种类型；接着对不同类型块的失真程度采用图像块质量评价方法进行度量，得到图像各类型块的质量分数；其后利用SVR来学习3种类型块的质量分数与主观评价值的关系；最后用训练好的SVR完成图像质量预测。在实验过程中，图像各类型块失真程度评价采用了奇异值分解（SVD）方法、方向投影（DP）方法和投影能量（PE）方法。从实验结果可以得到，该模型克服了图像3种类型子块质量分数的权值讨论，从而使SVD方法、DP方法和PE方法的评价性能得到了有效提高，这表明该模型对图像块质量评价方法性能提高具有一定的普适性。

块复合矩阵之块C-特征向量的若干性质

引进了块复合矩阵的块C-特征值、块C-特征向量的定义,主要讨论了块C-特征向量的若干性质,得到了良好的结论.

非对称线性代数方程组的块向量算法

预条件广义共轭余量法并行和向量计算的关键是预条件计算是否可并行和向量计算(即Wz=r).我们利用分而治之的三同,构造了一种块预条件矩阵M.这里的矩阵M是通过对线性代数方程组Az=f的矩阵A进行块分解、在块分解中利用近似逆技术,这样分解形成的预条件炬阵M在迭代计算时,可向量计算或并行计算.我们利用上述的矩阵M作为预条件广义共轭余量法的预条件矩阵,当矩阵A是由微分方程差分形成的五、七和九对角矩阵时,建立了解非对线性代数方程组的VPE-PGCR算法,并分析了它的收敛性.在YH-1向量机上做了数值实验,数值结果显示此算法很有效.

关于块复合矩阵的块特征值

本文讨论了块复合矩阵之块特征值的若干性质,同时给出了某些块复合矩阵之块特征值的包含域。本文的结果推广和改进了[1]～[3]的相应结论。

一类特殊块复合矩阵及其块特征值

研究了块复合矩阵的特征值一些性质,并构造一类特殊块复合E(U,V;Λ)≡Im In-VΛVH,系统地研究了该块复合矩阵特征值及其本身相关的一些基本性质和特点。

块复合矩阵的块C-特征值

本文研究了块复合矩阵的块C-特征值的问题.利用理论推导证明的方法,获得了块复合矩阵的块C-特征值,块C-特征向量的若干性质以及块复合幂等阵的块C-特征向量块线性相关的等价条件的结果,推广了文献[6]中块复合矩阵的块C-特征向量块线性无关等价表征的结果.

一类特殊块下三角复合矩阵可换的研究

通常的特征值问题是块复合矩阵之块特征值的一种特殊形式.本文主要应用块复合矩阵的可换的定义,研究了一类特殊块下三角复合矩阵A和B可换的条件.

Hermite块复合矩阵的块特征值

讨论了块复合矩阵的块特征值的性质和块特征向量的正交性问题,得到了 Hermite 块复合矩阵的块特征值和块特征向量的一系列结论。

块复合矩阵之块特征值的若干性质

特征值问题的研究一直以来都是数学矩阵方面的重点课题,从而块复合矩阵的块特征值领域的研究也颇具系统。通常的特征值问题是块复合矩阵之块特征值的一种特殊形式。因此,块特征值问题的研究起到了十分重要的作用。讨论块复合矩阵之块特征值的若干性质,同时系统地研究块复合矩阵特征值及其本身相关的一些基本性质和特点。还研究了一类特殊块复合矩阵A和B可换的条件,并加以证明。

基于三维矩阵的动态背景建模方法

背景建模是背景减法技术提取前景的基础,背景建模方法的好坏直接影响目标的提取和跟踪.对于视频中同一像素块向量在时间序列上的变化,用三维矩阵水平、垂直方向表示块的位置,纵向表示块的聚集范围.根据像素块向量在一定范围内出现的次数调整其在纵向的位置,出现次数越多,其位置向前越靠近.最终使出现次数较多的向量集中在矩阵纵向1～ d/2的范围内,并根据矩阵这部分值对前景和背景进行分割.该方法中采用动态阈值,能实时动态更新背景,无须对视频进行专门学习.实验证明该方法能有效记录像素块向量的变化,使频繁出现的向量有效聚集,建立的背景模型稳定可靠,提取的前景具有较好的鲁棒性.

准静力补偿技术在大跨度屋盖结构风致响应计算中的应用

大跨度屋盖结构因跨度大、质量轻等特点对风荷载较为敏感,风荷载通常是结构设计的控制荷载。该类结构风致响应计算表现出多模态参与以及模态耦合项不能忽略的特点,采用传统模态叠加法截取模态数多导致计算繁琐,因此需要研究一些精确而高效的方法。将准静力补偿技术应用于风致响应分析中,块里兹向量法在前处理阶段考虑脉动风荷载的空间分布特点,生成的初始向量为脉动风荷载空间分布模式的静力响应,保证生成的向量都对响应有贡献,而模态加速度法在后处理阶段采用准静力补偿理论补偿被忽略的高阶模态带来的误差,基于准静力补偿技术建立上述两方法之间的紧密联系。借助风洞试验同步测量的风压数据,以0.1矢跨比单层球面网壳结构为例进行风致响应计算,通过对比分析验证准静力补偿技术有效性。

一种多传感器组合导航系统的改进异步融合算法

针对多传感器组合导航系统中各子导航传感器数据采样率不同且呈有理数倍的这一特殊问题,提出了一种组合导航系统的信息融合算法。首先将多传感器组合导航系统的原始状态方程变换成状态数据块向量与当前状态向量之间的关系,进而构成新的状态方程,而原始量测方程表达为与状态数据块向量之间的关系,进而构成新的量测方程。然后基于具有尺度与小波特性的矩阵算子,给出了改进异步融合算法的具体实现步骤。最后将该算法应用于CNS/GNSS/SINS/高度表多传感器组合导航系统。仿真结果表明,相对于传统算法,位置、速度和姿态精度可分别提高约20%、15%和10%,验证了本算法的高精度特性和可行性。

基于空谱联合异常度的高光谱异常目标检测

随着高光谱图像技术的不断发展,光谱分辨率和空间分辨率不断提高,相比于其他遥感图像,能够获得更为精细的光谱特征。这为地物的高精度分类、解混和目标检测等研究领域提供了理论平台,其中由于高光谱异常目标检测技术不需要地物的先验信息,更符合实际应用的需求。针对现有的大多数高光谱异常目标检测算法只关注目标和背景在光谱信息方面的差异,而忽略两者空间信息的差异,导致检测精度不高的问题,提出了一种基于空谱联合异常度的高光谱异常目标检测算法。该算法不需要假设图像的背景模型,建立在滑动双窗口的基础上,提出了光谱异常度和空间异常度两个概念。在光谱异常度计算中,考虑了波段间的非线性特征,采用光谱角匹配的核函数方法进行检测,基于双窗口模型的基础上逐个计算中心像元与局部背景像元的核光谱角并设置阈值来获得中心像元的光谱异常度;在空间异常度的计算中,由于物质在空间方面的聚类特性,通过构建像元点的空间窗模型能够得到代表像元类别的图像块灰度向量,同时求解不同像元之间图像块灰度向量的欧式距离并设置阈值来获得中心像元的空间异常度;最后将中心像元的光谱异常度与空间异常度进行加和则可得到中心像元的空谱联合异常度,基于滑动双窗口模型对整幅图像的像元进行逐个检测,即可得到图像的异常检测结果。采用AVIRIS的三组真实高光谱数据对所提算法进行仿真实验,并与传统的RX算法、LRX算法和KRX算法进行对比研究,结果表明本文算法具有较好的检测效果,与KRX算法相比,运行速度具有较大幅度的提升。

基于改进Kalman滤波块状态估计方法的分布式光伏发电预测

文章基于大量历史数据,在深度学习神经网络的基础上,构建了基于各变量随时间变化的非平稳动态模型,并结合各在线实时的测量装置模型,将状态估计问题转化在Kalman滤波框架下进行;针对目前预测方法预测步数少的不足,设定较长的预测周期,并将该周期内的所有变量视为一个整体的块向量,并据此改写相适应的块状态Kalman滤波模型;建立可同时实现点点实时估计滤波器及固定预测长度的块状态预测估计滤波器;利用计算机数字仿真结果对块状态预测滤波器的有效性进行实验验证,误差比较显示,改进算法与现有的Kalman滤波方法相比,预测效果前者均好于后者。