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时滞相关Logistic函数浮点数据模糊加密稀疏集构造 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于时滞相关Logistic函数线性调频采样的浮点数据模糊加密算法优化技术,给出时滞相关Logistic函数及相关定义,研究了浮点数据的模糊编码算法,设计实时交互网络的浮点数据模糊加密方案,实现密钥稀疏集构造,采用基于稀疏矩阵的存储格式下的时滞相关Logistic函数浮点数据加密运算,构造密钥稀疏集,优化了算法性能。仿真结果表明,算法数据加密和解密性能较好,具有较高的数据吞吐量,能实现对大数据库的数据加密,提高了密文的不可预测性。 相似文献
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本文叙述了基于Spartan3型FPGA的流水线浮点处理器的设计。它是运用在设计流水线数据路径的新的控制器,这种设计提供了高水平的API和FPGA编程。控制器在处理器的设计中加上了多线程和网络,还有SIDM处理。FPGA实现高精度浮点运算是基于RUMP算法的有效实现的基础上的,RUMP算法是计算两个向量的点乘,其精度和运用包括不标准素数的单精度操作的双精度处理器。基于FPGA的处理器的性能超过了浮点DSP机。本设计提供了对FPGA的浮点系统的真实估计。 相似文献
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对识别后的语音文档进行了向量空间模型的建立,针对得到的高维稀疏矩阵提出了基于局部敏感哈希的语音文档分类算法,算法能够直接在高维稀疏矩阵上进行分类,无需降维。此外,在构建局部敏感哈希函数的时候结合了稳定分布。实验证明,局部敏感哈希算法能够对语音文档进行合理有效的分类,同时获得了较小的时间复杂度。 相似文献
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《科技广场》2017,(1)
磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,简称MRI)技术已被广泛应用于现代医学的临床诊断上。MRI多采用最小二乘(Least Squares,简称LS)算法通过非笛卡尔扫描轨迹进行医学图像的重构。LS算法需要计算所谓的向量FHd和矩阵Q以重构图像。对于LS算法,计算向量FHd和矩阵Q占据了算法绝大部分工作量。本文基于开放计算语言(Open Computing Language,简称Open CL)编程框架,在中央处理器和图形处理器上对LS算法计算向量FHd实现并行化,且在使用内建函数、访存和分割循环等方面进行优化,得到近300倍的加速比。本文所提出的并行加速方案通过简单修改可用于计算矩阵Q。 相似文献
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课程管理系统中设计了一个矩阵运算系统,该矩阵运算系统具有普通矩阵相加、相减、相乘及稀疏矩阵转置等功能。运算系统以MicrosoftVisualC＋＋6．0作为系统开发工具,采用算数表达式处理算法来实现矩阵的加、减、乘等混合运算和稀疏矩阵的转置矩阵运算。系统操作简单、界面清晰,便于用户使用。 相似文献
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半正定对合性RICCATI矩阵在计算机编码和密码通信中具有广阔用途,传统算法中构造RIC.CATI矩阵采用Vandermonde矩阵构造,当矩阵的阶数和较大时,不能直接进行随机搜索,且构造出的RICCATI矩阵具有特定的数学结构,算法实现较为困难。提出采用两个Vandermonde矩阵构造RICCA.TI矩阵,并证明了其充分必要性。利用矩阵标量乘的方法,实现标量乘Vandermonde矩阵构造半正定RICCATI矩阵,证明了矩阵的对合性。该方法构造的半正定对合性RICCATI矩阵可以通过调控标量中分量的大小来调整标量乘矩阵元素大小和元素重量大小,在通信编码等应用领域具有广阔应用前景。 相似文献
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针对信息安全检测中的检测精度低的问题,提出了基于稀疏距离入侵特征表达的信息安全检测算法。在该算法中,引入稀疏表达对完备词典进行编码,使得学习的稀疏系数可以具有较好的重构特征;其次利用K-SVD算法和支持向量机进行样本分类训练,使得稀疏特征为样本输入;最后利用粒子群算法对多维测试数据进行粒子映射,在满足适应度函数的条件下进行分类迭代寻优。实验表明,该算法具有较好的检测率。 相似文献
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现实的通信网络由多重网络组成,构成具有多维任务分配的复杂网络结构,在任务处理中会产生并行振荡,对复杂网络中的振荡抑制是提高复杂网络并行处理的重要因素。传统的并行振荡方法采用奇异值分解降维的特征匹配算法,在面对大规模复杂任务求解时产生大量的内存需求和时间损耗。提出一种基于隐性群体双模分解的并行振荡抑制算法,首先进行复杂网络多维业务并行处理模型设计,得到了复杂网络多维业务并行处理模型的指标参量体系,采用隐性群体并行特征匹配方法实现双模特征匹配并行处理。仿真实验表明,采用该算法进行复杂网络隐性群体的并行特征匹配,实现并行处理和串行处理,双模分解的时间成本及空间成本大幅降低,加速比提高2倍,有效抑制网络振荡。算法在进行复杂网络多任务并行处理中发包数量,时延和能量效率等方面具有优越性能。 相似文献
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提出改进的并行化谱聚类算法。该算法对于距离矩阵与相似度矩阵进行了改进,并在其中加入了kd树技术以对大规模数据进行稀疏化处理;然后在进行数据特征计算时,将数据以拉普拉斯矩阵的方式存入Hadoop之中,通过运行Lanczos分布计算的形式得到了其向量特征;最后运用在聚类算法中的较为高效的k-means聚类算法对向量特征的转置矩阵进行处理从而得到了需要的聚类结果。仿真实验结果表明,本文所提出的谱聚类并行算法能够为大规模的数据挖掘工作带来性能的巨大提升。 相似文献
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为了提高并行应用系统的效率,研究了针对大型稀疏矩阵的压缩通信问题。通过对矩阵压缩通信过程中矩阵稀疏度、网络带宽、处理器计算能力之间的关系进行定量分析,推导出稀疏度下界计算公式。通过对不同稀疏度情况下算法所取得的效率进行分析,总结出压缩通信中稀疏度与通信效率之间的函数关系。结果表明本算法在稀疏矩阵通信方面效率有明显的提高。 相似文献
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为了解决目前常用的非线性预测模型算法中过学习、存在局部极小值等不易解决的问题，本文提出一种基于最小二乘支持向量机对非线性过程建模并用广义预测控制进行在线滚动控制的算法。仿真结果表明，该控制算法具有很好的控制性能。 相似文献
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双曲方程的稳定解分析方法在现代数学应用中具有广泛的意义。采用时齐马氏链进行双曲方程稳定解存在性分析具有模型匹配度高的优点。构建时齐马氏链的双曲波动方程,设计自组织非光滑时滞的双曲系统,结合时齐马氏链渐进性条件下的Lyapunov-Krasovskii泛函算法,对时齐马氏链渐进性条件临界阈值确定,以有效分析双曲方程的稳定解存在性,提高并行算法处理效率,在一阶非光滑时滞系统中得到方向性时齐马氏链函数的分解特征。研究证明,时齐马氏链渐进性条件下,双曲方程存在稳定性解,解向量在有限时间内收敛。 相似文献
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认知无线电网络的信道受到干扰情况下,学习性能不好,导致信道失衡。传统的认知无线电网络的干扰信道学习算法采用多模盲均衡宽带压缩频谱联合特征识别算法,当干扰强度较大时,学习均衡性能不好。提出一种基于线性预编码设计的协作频谱共享的认知无线电网络的干扰信道学习算法。通过协作中继方式在服务PU的同时获得传输机会,并给出了PU/SU联合优化的预编码矩阵进行算法改进,采用Jakes功率谱,组成新的云计算联合服务器接收端和发射端节点定位训练序列,将PU、SU预编码矩阵设计问题分解,采用干扰信道学习算法,得到正交通信信道载波均衡控制方程,实现干扰信道的学习算法改进。仿真结果表明,本文算法能有效提高信道学习性能,抗干扰能力增强,吞吐率比传统方法提高35%,展示较好的网络通信性能。 相似文献
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《科技通报》2016,(4)
一类具有非线性互补多项式的奇异矩阵是求解非线性动力学控制系统和模式状态监测的数学基础,分析具有非线性互补多项式的奇异矩阵稳定性,保障控制系统的稳定性。采用共轭梯度法进行奇异分解,提高对具有非线性互补多项式的奇异矩阵双正则函数的边值控制节点的约束能力,结合特征函数在渐进性条件下的Lyapunov-Krasovskii泛函,进行渐进稳定性证明,采用多目标优化局部搜索方法求解奇异矩阵的正则方程组,实现对非线性二阶模糊逻辑系统稳定性控制,求解奇异矩阵的解空间向量,分析其收敛性,根据共轭梯度边值加权优化理论,得到该类具有非线性互补多项式的奇异矩阵的SVD分解具有渐进稳定性的结论。 相似文献
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欧拉-泊松方程的椭圆函数周期解渐近性收敛模型是实现浮点数据模糊加密核心基础,广泛应用在通信编码和数据加密等领域。对浮点数据的模糊加密能有效保证网络中实时数据交互通信的安全,通过对浮点数据模糊加密稀疏集准确构造建模,提高加密性能。提出采用欧拉-泊松方程的椭圆函数周期解渐近性收敛数学建模的方法实现对浮点数据进行模糊加密,利用压缩映射原理来完成特征解分区处理,给出在控制单元的作用下对浮点数据进行密钥重整,求得欧拉-泊松方程椭圆函数在不定搜索下的三孤波解。通过数学推导证明了欧拉-泊松方程椭圆函数的周期解式渐进收敛性,实现对大数据库的数据加密,实验得出该加密数学模型的收敛性能较好,性能优越。 相似文献
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测量矩阵是单像素相机性能的关键因素。测量矩阵决定了压缩重构能否成功和成像的质量,同时也决定了光线资源的利用率。在压缩感知中,稀疏测量矩阵可以较好的实现压缩重构,重构质量较好。但是在单像素相机中,稀疏测量矩阵每次采样的像素点比较少,光线强度也就比较小,有可能降低单像素探测器的灵敏度,影响成像质量。本文就针对单像素成像中稀疏测量矩阵的稀疏率与成像质量之间的关系进行分析,探究稀疏率与单像素探测灵敏度之间的关系,研究稀疏率选择的准则。 相似文献
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多核处理器已经成为当前阶段体系结构架构的主流.本文对稀疏矩阵向量乘的优化,总结了目前的研究现状,列举并分析了若干当前研究中采用的优化技术思路,最后展望了流问题的未来研究方向及其面临的挑战. 相似文献
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基于特征分解原理,提出一种多维空间协方差矩阵数据挖掘算法,进行了最优化特征检测性能迭代和子空间文本数据特征检测算法的设计研究。提出采用K-L变换的特征压缩器设计进行高维特征向量的特征压缩,提高算法精度和减少计算量。在子空间中将文本数据空间分解为两个空间向量,采用两个空间向量的正交特性进行降噪去伪处理和特征量的检测和提取。仿真实验对高度伪装隐形文本入侵特征检测,采用了DARPA数据库作为实验数据为研究对象,实验表明新算法能有效检测出信号出现的两个峰值,检测效果明显,检测性能较高,具有良好的入侵文本特征数据挖掘性能。 相似文献