导读:本文包含了核优化论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:稀疏下叁角方程求解器,非结构网格,SW26010,异构众核优化
核优化论文文献综述
倪鸿,刘鑫[1]（2019）在《非结构网格下稀疏下叁角方程求解器众核优化技术研究》一文中研究指出稀疏下叁角方程求解器(SpTRSV)作为基础线性代数库中一个重要的算法,在大规模科学计算中有着广泛应用。在非结构网格中,由于非结构网格具有数据存储无序性、数据强相关性以及频繁地离散访存等特点,该算法在众核架构上难以实现有效的并行。文中基于国产异构众核处理器SW26010体系结构的特点,针对非结构网格计算,提出了一种基于流水线串行-局部并行思想的通用众核优化方法。该方法能够有效减少非结构网格计算中的随机访存,提高计算效率,并且具有很好的扩展性。基于该算法对多个实际应用算例进行众核优化,实验结果表明:该方法能够实现单核组3倍以上的加速,显着降低了运行时间。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年S1期）
潘邦增[2]（2019）在《基于AM5728多核优化的视频助视软件设计与开发》一文中研究指出随着电子助视系统集成的功能越来越多,传统的基于单核处理器执行所有业务的方案避免不了由于功能模块增加而产生系统负荷增大的问题,同时也会影响系统各功能的实时性和高效性。现代移动终端智能手机也提供具有视频放大的助视软件,然而受限于其设备特性,对于自身屏幕内容和场景阅读效果与专用的电子助视器提供的阅读体验相差甚远。针对上述问题,本文基于AM5728嵌入式多核处理器和QT软件框架设计开发了一种视频助视软件,实现了一种手机助视算法用以提升低视力人群对手机内容的阅读效果,并对助视系统各模块进行针对性地加速优化。本文基于TI AM5728多核处理器设计的视频助视软件,主要工作内容如下:(1)对助视系统的功能和性能进行需求分析,基于AM5728对助视系统进行总体设计,并搭建软硬件开发环境。(2)手机助视模块设计。在手机识别阶段,采用图像轮廓提取的方法进行手机的识别。通过对采集图像的预处理、轮廓提取、手机轮廓检测、手机图像校正,得到手机及其内容的显示。在手机控制阶段,主要通过Android ADB工具实现助视器与手机之间的通信,通过获取手机信息,并且将两个设备之间的屏幕坐标进行映射和用户动作进行映射,再结合ADB命令实现助视系统对手机的控制。(3)助视系统的加速优化设计。基于AM5728多核开发平台,对整个助视系统利用多核处理器进行优化加速。首先对整个助视系统进行优化框架设计;对于图像采集显示模块里的变色过程,将通过OpenMP技术和ARM NEON技术充分利用AM5728双ARM核的计算处理能力来对变色算法进行加速。对于手机助视模块中的手机识别算法将通过OpenCL技术调用DSP核进行优化加速处理。(4)基于Qt的助视软件设计。主要包括图像采集与显示、图片存储管理、手机助视子模式、各模式菜单等模块。首先分析助视系统软件业务并结合Qt图像界面开发框架进行助视软件的整体设计;接着针对助视系统所需GUI,利用Qt提供的QMainWindow窗体类以及其方法类,并结合Qt信号与槽机制来进行助视软件GUI的设计与实现;最后通过嵌入式V4L2视频采集框架结合Qt事件处理函数及其相关方法类和机制,实现助视系统的所有软件业务功能。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2019-01-01）
倪鸿,刘鑫[3]（2019）在《基于神威·太湖之光的非结构网格众核优化技术》一文中研究指出为解决高性能计算中的非结构网格离散访存问题,以神威·太湖之光国产超级计算机为平台,根据异构众核处理器SW26010的体系结构特点,提出一种基于排序思想的通用众核优化算法,以减少非结构网格计算中的随机访存。基于网格划分原理,在O(n)时间内对生成的稀疏矩阵非零元素进行并行重排序。采用一种内部映射方式对计算向量实现扩展或变换,将细粒度访存转化为无写冲突的粗粒度访存。对多个实际应用算例的通量计算进行众核优化,结果表明,相比主核上的串行算法,该算法能够获得平均10倍以上的加速效果。(本文来源于《计算机工程》期刊2019年06期）
赵锦宇,王忠,陈基昕[4]（2018）在《CAN控制器IP核优化设计的仿真和通信验证》一文中研究指出为了改进传统CAN(控制器局域网络)总线控制器设计方式,减少CAN总线通信系统的外围芯片数量,降低产品功耗,基于FPGA(现场可编程门阵列)嵌入式片上系统可编程技术对CAN总线控制器进行IP核(知识产权核)设计,并进行了优化升级,最后利用软件逻辑分析仪进行通信测试,将CAN控制器封装成IP核,证明了该CAN控制器IP核设计合理、时序正确,具有良好的工作性能。(本文来源于《单片机与嵌入式系统应用》期刊2018年10期）
程慧文[5]（2018）在《推荐系统中基于进化算法和聚类的信息核优化》一文中研究指出作为解决信息过载的有效工具,推荐系统赢得了用户的青睐。其中协同过滤算法以用户之间的历史信息为依据,向用户做出个性化推荐,因其简单有效得到了广泛的应用。但是噪声用户、数据稀疏等问题限制了算法性能的进一步提升。为了缓解上述问题,信息核用户的思想被提出。但是目前仅有通过事先定义标准的方法来构建信息核用户组合。针对这一问题,我们将搜索信息核用户组合建模为组合优化问题,并利用进化算法及其变体搜索信息核用户组合。具体包括以下内容:(1)提出了基于精英种群的进化算法搜索信息核用户,算法利用顺序交叉对精英种群进行操作,从而加速进化。实验结果验证了提出算法的有效性。结果显示该方法与现存的启发式策略方法和传统协同过滤方法相比,可以有效地识别信息核用户,提高推荐准确率。此外,该方法极大地降低了在线推荐时间。(2)提出了基于变长编码的进化算法,用以缓解系统包含大规模用户时传统进化算法收敛速度慢等不足。算法首先初始化种群个体,个体长度是事先设定的,然后通过交叉算子对种群个体中的基因进行组合以便优秀的用户组合在一起,接着通过特定的变异算子增加或者减少个体的长度,对个体中的部分基因位进行替换。此外,通过重置种群的策略,广泛搜索解空间。实验结果证明,该方法较基于精英种群的进化算法有更好的能力快速搜索到优秀的信息核用户组合,并且可以找到总数更少的信息核用户,降低在线推荐时间。(3)提出了虚拟信息核用户的概念。虚拟信息核致力于解决稀疏数据和用户数量过多带来的困扰。首先依据用户的历史数据对其进行聚类,然后将属于同一类的用户虚拟成一个用户,降低数据稀疏性,最后利用基于精英种群的进化算法在虚拟用户中搜索虚拟信息核用户。实验结果显示所提出的算法提高了系统的准确率和召回率,而且一定程度上缓解了可扩展性问题。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-06-01）
尤佳旗[6]（2018）在《基于模糊核优化的图像盲去模糊算法》一文中研究指出针对图像的模糊算法优化问题,首先选取高斯分布拟合自然图像的分布特性,利用双边滤波器从模糊图像中提取出清晰的图像边缘。针对降噪进行参数设置,在初步估计出模糊核之后,对模糊核进行正规化修正工作。最后在图像复原阶段,利用优化的凸函数拟合自然图像分布,并利用快速傅里叶变换提高算法计算速度。实验结果,表明该模糊核优化算法与现有的其他算法相比,复原后的图像具有更好的视觉效果,且计算时间减少约20%。(本文来源于《电子科技》期刊2018年01期）
张亚男,杨慧中[7]（2018）在《基于RVM组合核优化的软测量模型研究》一文中研究指出提出了一种基于RVM(Relevance Vector Machine,RVM)组合核的软测量建模方法。为同时得到较强的回归能力和较好的稀疏性,对RVM构造一个组合核函数的同时,又构建了一个综合回归性能和稀疏性的适应度函数,利用遗传算法优化RVM组合核的权系数和核参数。将该方法用于一个双酚A生产流程中裂解回收单元的建模仿真,实例表明,所提方法的预测精度、稀疏性等指标均优于一般的SVM组合核模型和GA-RVM单一核模型。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2018年01期）
张委伟,陈军,廖安平,韩刚,陈学泓[8]（2016）在《顾及多元知识的GlobeLand30检核优化模型》一文中研究指出综合运用自然、生态和人文等多元知识辅助计算机遥感自动分类,确保大区域地表覆盖遥感数据产品质量是多年来国际上致力于解决的科技难题.在全球30m地表覆盖遥感数据产品GlobeLand30的研制过程中,作者提出了一种顾及多元知识的检核优化模型,对基于"像元-对象"的遥感自动分类结果进行知识化检核,发现和修改错分/漏分问题.首先归纳总结全球地表覆盖分布相关的先验知识,凝练出有关地表覆盖的地域地形分布规律、时间连续性和空间关系等质量检核知识规则;继而发展了基于网络化服务平台的交互式协同检核技术,辅助发现与定位分类异常区域,并依据各类别最小图斑规定判定错分/漏分,进而标注和发布错误信息,供研制人员用于修改优化.以林灌草和裸地数据为例,抽取10%的图幅,进行优化前后的分类精度对比分析,得知质量明显改善,精度提高最多达到17.47%.运用该模型,对GlobeLand30数据进行了逐类检核与优化处理,有效地减少了错漏分问题,2010期产品的总体精度达到83.50%.这一模型还可用于其他全球或区域的地表覆盖数据产品研制.(本文来源于《中国科学:地球科学》期刊2016年09期）
郑国建,徐光辉,谢相博,肖映彩[9]（2015）在《基于显着区域检测的模糊核优化算法研究》一文中研究指出相机在长时间曝光的过程中,通常会由于相机发生抖动而导致图像变得模糊,质量退化。图像去模糊的过程中,不正确的模糊核通常会使反卷积后的图像产生严重的振铃效应。文章根据模糊核的固有结构和稀疏特性,提出了一种基于显着区域检测的模糊核优化算法,该算法应用模糊核图像的显着特征来检测模糊核的轨迹并把它从稀疏的背景图像中提取出来,减少模糊核的估计错误。根据优化后的模糊核,文中采用全变分非盲反卷积和Edge-Guided BM3D滤波器进行交替估计和滤波处理,最终重建出清晰的图像。实验结果表明,采用文中算法估计的模糊核更接近真实的模糊核,而且有效地降低了复原后的图像噪声水平和振铃效应。(本文来源于《军事通信技术》期刊2015年04期）
申彦,朱玉全[10]（2015）在《CMP上基于数据集划分的K-means多核优化算法》一文中研究指出虽然现在多核CPU非常普及,但传统K-means聚类算法由于没有专门进行并行化设计,不能充分利用现代CPU的多核计算能力,算法针对大规模数据集的聚类效率有待进一步提高。因此,对K-means算法进行CMP并行化改进,提出了一种Multi-core K-means(MC-K-means)算法。该算法对K-means的聚类任务进行了分解,设计了独立且均衡的聚类子任务并分配给各线程并行执行,以此利用现代CPU的多核计算能力。实验结果表明,MC-K-means相比K-means获得了较高的多核加速比,提高了针对大规模数据集的聚类能力。(本文来源于《智能系统学报》期刊2015年04期）
核优化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着电子助视系统集成的功能越来越多,传统的基于单核处理器执行所有业务的方案避免不了由于功能模块增加而产生系统负荷增大的问题,同时也会影响系统各功能的实时性和高效性。现代移动终端智能手机也提供具有视频放大的助视软件,然而受限于其设备特性,对于自身屏幕内容和场景阅读效果与专用的电子助视器提供的阅读体验相差甚远。针对上述问题,本文基于AM5728嵌入式多核处理器和QT软件框架设计开发了一种视频助视软件,实现了一种手机助视算法用以提升低视力人群对手机内容的阅读效果,并对助视系统各模块进行针对性地加速优化。本文基于TI AM5728多核处理器设计的视频助视软件,主要工作内容如下:(1)对助视系统的功能和性能进行需求分析,基于AM5728对助视系统进行总体设计,并搭建软硬件开发环境。(2)手机助视模块设计。在手机识别阶段,采用图像轮廓提取的方法进行手机的识别。通过对采集图像的预处理、轮廓提取、手机轮廓检测、手机图像校正,得到手机及其内容的显示。在手机控制阶段,主要通过Android ADB工具实现助视器与手机之间的通信,通过获取手机信息,并且将两个设备之间的屏幕坐标进行映射和用户动作进行映射,再结合ADB命令实现助视系统对手机的控制。(3)助视系统的加速优化设计。基于AM5728多核开发平台,对整个助视系统利用多核处理器进行优化加速。首先对整个助视系统进行优化框架设计;对于图像采集显示模块里的变色过程,将通过OpenMP技术和ARM NEON技术充分利用AM5728双ARM核的计算处理能力来对变色算法进行加速。对于手机助视模块中的手机识别算法将通过OpenCL技术调用DSP核进行优化加速处理。(4)基于Qt的助视软件设计。主要包括图像采集与显示、图片存储管理、手机助视子模式、各模式菜单等模块。首先分析助视系统软件业务并结合Qt图像界面开发框架进行助视软件的整体设计;接着针对助视系统所需GUI,利用Qt提供的QMainWindow窗体类以及其方法类,并结合Qt信号与槽机制来进行助视软件GUI的设计与实现;最后通过嵌入式V4L2视频采集框架结合Qt事件处理函数及其相关方法类和机制,实现助视系统的所有软件业务功能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
核优化论文参考文献
[1].倪鸿,刘鑫.非结构网格下稀疏下叁角方程求解器众核优化技术研究[J].计算机科学.2019
[2].潘邦增.基于AM5728多核优化的视频助视软件设计与开发[D].浙江工业大学.2019
[3].倪鸿,刘鑫.基于神威·太湖之光的非结构网格众核优化技术[J].计算机工程.2019
[4].赵锦宇,王忠,陈基昕.CAN控制器IP核优化设计的仿真和通信验证[J].单片机与嵌入式系统应用.2018
[5].程慧文.推荐系统中基于进化算法和聚类的信息核优化[D].西安电子科技大学.2018
[6].尤佳旗.基于模糊核优化的图像盲去模糊算法[J].电子科技.2018
[7].张亚男,杨慧中.基于RVM组合核优化的软测量模型研究[J].系统仿真学报.2018
[8].张委伟,陈军,廖安平,韩刚,陈学泓.顾及多元知识的GlobeLand30检核优化模型[J].中国科学:地球科学.2016
[9].郑国建,徐光辉,谢相博,肖映彩.基于显着区域检测的模糊核优化算法研究[J].军事通信技术.2015
[10].申彦,朱玉全.CMP上基于数据集划分的K-means多核优化算法[J].智能系统学报.2015
标签：稀疏下叁角方程求解器; 非结构网格; SW26010; 异构众核优化;