【摘 要】
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传统的自适应片上网络(NoC)容错路由算法采用一步一比较的方式来确定最优端口,未能有效降低传输延迟。根据数据包在2D Mesh NoC前若干连续的跳数内最优端口固定的特点,提出了一种基于报文检测的快速(FPIB)自适应容错路由算法。算法采用跳步比较的方式来减少数据包的路由时间,并使用模糊优先级策略来进行容错路由计算。实验结果表明,与uLBDR容错路由算法相比,该算法能有效地降低平均延迟,且实现算法
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传统的自适应片上网络(NoC)容错路由算法采用一步一比较的方式来确定最优端口,未能有效降低传输延迟。根据数据包在2D Mesh NoC前若干连续的跳数内最优端口固定的特点,提出了一种基于报文检测的快速(FPIB)自适应容错路由算法。算法采用跳步比较的方式来减少数据包的路由时间,并使用模糊优先级策略来进行容错路由计算。实验结果表明,与uLBDR容错路由算法相比,该算法能有效地降低平均延迟,且实现算法的硬件开销更低。
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为了更准确地估计状态聚类前有调三音子的模型参数,从而提高聚类后捆绑状态的精度及系统的识别性能,针对汉语连续语音识别中,有些有调三音子的训练样本数非常少,而其对应的无调三音子的训练样本数相对较多的情况,提出用其对应的无调三音子的模型参数进行初始化,并用最大后验概率准则训练模型。汉语大词汇量连续语音识别实验表明,该方法可以提高训练语料中稀疏三音子聚类前的模型精度,从而提高系统的识别性能。
对基本邻近排序算法(basic sorted-neighborhood method,SNM)进行分析,指出其不足,提出了SNM算法的一种改进方法。采用变步长伸缩窗口,动态改变检测窗口大小,避免漏配问题,并减少不必要的比较。采用动态调整等级法,根据记录相似度调整字段等级,并通过等级法将字段等级转换为权重,解决了人为赋予固定权重主观性强、不准确的问题。通过对实际系统中的数据进行测试,验证了方法的有效
为了降低弹性噪声、提高图像质量,对直方图匹配算法在超声弹性成像上的应用进行了研究。为使算法去噪效果最佳,通过实验探讨了最佳匹配窗口大小与超声弹性图像分辨率单元大小之间的关系,测试和分析了中心频率及互相关计算窗口长度对算法去噪效果的影响,并采集临床体模数据对算法效果进行了验证。实验结果表明,将直方图匹配算法应用至弹性成像后,弹性信噪比和对比度噪声比得到了显著的提高;最佳匹配窗口宽度与横向分辨率一致,
为了平衡算法的全局探测能力和局部搜索能力,提出一种基于交叉与变异的中心引力优化算法用于求解约束优化问题。该算法首先利用佳点集方法构造初始种群以保证粒子的多样性。以一定概率随机选择粒子与当前最优粒子进行算术交叉操作,引导粒子向全局最优解靠拢。对当前最优粒子进行多样性变异以避免算法陷入局部最优。标准测试函数和工程优化应用问题的实验结果表明,新算法能有效求解不同的约束优化问题。
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