计算机模拟系统的建模与实现

本文在分析计算机系统结构本质特性的基础之上，运用面向对象的可视化建模方法，讨论了利用ＵＭＬ构建系统模型的基本思路和计算机模拟系统方案的实现。

基于MDA数据库开发方法研究

随着数据库规模的不断扩大,传统的基于E-R模型的数据库设计方法显得过于繁琐,且不能自动适应数据库平台的变更。为了解决上述问题,提出了利用模型驱动体系(MDA)开发数据库的新方法。介绍了MDA的基本概念、基于MDA开发过程等;重点研究了基于UML数据库平台无关模型(PIM)、平台相关模型(PSM)等模型的建模方法以及基于查询、视图和变换语言(QVT)的模型变换方法;并借助MDA工具,将该方法成功运用于实际的数据库开发活动之中。实践证明,基于MDA数据库开发方法是规范数据库开发过程、提高数据库开发效率和可重用性的有效途径。

基于CUDA的GMM模型快速训练方法

由于能够很好地近似描述任何分布,混合高斯模型(GMM)在模式在识别领域得到了广泛的应用。GMM模型参数通常使用迭代的期望最大化(EM)算法训练获得,当训练数据量非常庞大及模型混合数很大时,需要花费很长的训练时间。NVIDIA公司推出的统一计算设备架构(Computed unified device architecture,CUDA)技术通过在图形处理单元(GPU)并发执行多个线程能够实现大规模并行快速计算。本文提出一种基于CUDA,适用于特大数据量的GMM模型快速训练方法,包括用于模型初始化的K-means算法的快速实现方法,以及用于模型参数估计的EM算法的快速实现方法。文中还将这种训练方法应用到语种GMM模型训练中。实验结果表明,与Intel DualCore PentiumⅣ3.0GHz CPU的一个单核相比,在NVIDIA GTS250GPU上语种GMM模型训练速度提高了26倍左右。