多线程向量处理器中向量数据存储结构的设计与实现

通过使用基于无线传输相位差比较方法和强抗千倍干扰选频测量技术,能在千倍工频干扰下对杆塔的分流向量进行准确的测量,能准确有效剔除接地测量过程中分流成分,提高接地网接地阻抗测量的准确度,为保证电力系统在雷击或短路故障下的安全运行和人员的安全具有重要的意义.

实用文档 文案大全 1、【2014宁波二模理17】已知点o是△abc的外接圆圆心，且ab=3，ac=4．若存在非零实．．． 数．x、y，使得aoxabyac，且21xy，则cos∠bac=． o d bc a 解答：取ac中点d，则有2aoxabyacxabyad，而21xy，得点b,o,d 三点共线，已知点o是△abc的外心，可得bdac，故有bc=ab=3，ac=4，求得 2 cos 3 bac. 2、【2014杭州二模文8理6】设o△abc的外心（三角形外接圆的圆心）.若 acabao 3 1 3 1 ，则bac的度数为（） a.30°b.45°c.60°d.90° o d bc

同时多线程处理器(smt)每个周期能够从多个线程中发射指令执行,从而大大地提高了超标量微处理器的指令吞吐量,但多个线程的同时执行也带来了许多硬件资源的共享冲突问题。其中,多个线程共享分支预测硬件的方案会对分支预测精度产生较大的影响。研究smt处理器中分支处理方案对于处理器整体性能的影响,对于指导smt处理器的设计是十分重要的。本文利用smt处理器模拟器,针对各线程运行独立应用的smt结构实验评估了几种著名的分支预测方案;给出了在单线程和多线程情况下,分支预测方案对分支预测精度和处理器整体性能的影响的分析;总结出在这样的smt结构中,各线程拥有独立的预测器是一种较好的选择,并且由于各独立预测器可以采用小而简单的结构,所以不会带来太多的硬件开销。

通过电子鼻系统获取的数据具有维数高、非线性变化等特点,不利于后续算法的识别或分类。因此,提出了基于核主元分析(kpca)与在线支持向量机(online-svm)的电子鼻系统识别新算法。首先采用kpca算法对采集到的原始数据进行特征提取,达到降维与去噪的目的,然后使用在线支持向量机对数据进行预测,最后与基于径向基函数的神经网络算法(rbf)预测结果进行对比分析。实验结果表明,新算法在电子鼻信号处理领域相对较优,具有较好的价值。

基于多态并行处理器提出了一种硬件线程管理器,支持mimd模式8个线程管理操作和simd模式sc控制器统一管理两种工作模式,实现了线程级并行计算;可以监测各个线程的工作情况以及近邻通信寄存器和路由器的状态;能够在通信时停止、切换、启动线程,记录每个线程的工作状态,同时避免了因数据阻塞带来的等待问题,能够最大程度地提高单个处理器的执行效率。

分析了空调工作过程中温度控制的重要性与传统方法的不足,将基于统计学习理论的支持向量机方法用于控温过程中,对温度进行实时预测。采用数字实验对所提方法的可行性进行验证,结果表明该方法可以获得比传统方法更高的预测精度,实时性较高,能为空调控温系统提供更好的决策支持,具有较大的发展潜力和实用价值。

针对室内环境因素多元化、动态变化的特点和目前评价方法的不足,建立了基于支持向量机的室内舒适度混合评判模型。首先将从真实环境中采集的数据集进行数据规范化处理;然后根据群体和个体感觉,分别用离线训练和在线训练的方法训练分类器;最后使用训练好的分类器预测样本的标签。以matlab为开发工具,编写了基于支持向量机的室内舒适度评价算法,并与bp神经网络和概率神经网络等室内舒适度评价算法进行了比较,仿真结果表明,该方法是可行且有效的。

第8课时 §2.4.2平面向量数量积的运算律 教学目的： 1.掌握平面向量数量积运算规律； 2.能利用数量积的5个重要性质及数量积运算规律解决有关问题； 3.掌握两个向量共线、垂直的几何判断，会证明两向量垂直，以及能解决一些简单问题. 教学重点：平面向量数量积及运算规律. 教学难点：平面向量数量积的应用 授课类型：新授课 教具：多媒体、实物投影仪 内容分析： 启发学生在理解数量积的运算特点的基础上，逐步把握数量积的运算律，引导学生注意 数量积性质的相关问题的特点，以熟练地应用数量积的性质. 教学过程： 一、复习引入： 1．两个非零向量夹角的概念 已知非零向量ａ与ｂ，作＝ａ，＝ｂ，则∠ａｏｂ＝θ（０≤θ≤π）叫ａ与ｂ的夹角. 2．平面向量数量积（内积）的定义：已知两个非零向量ａ与ｂ，它们的夹角是θ，则数量 |a||b|cos叫ａ与ｂ的数量积，记作

平面向量数量积的运算律 平面向量数量积的运算律 教学目的： 1.掌握平面向量数量积运算规律； 2.能利用数量积的5个重要性质及数量积运算规律 解决有关问题； 3.掌握两个向量共线、垂直的几何判断，会证明两 向量垂直，以及能解决一些简单问题. 教学重点：平面向量数量积及运算规律. 教学难点：平面向量数量积的应用 授课类型：新授课 教具：多媒体、实物投影仪 内容分析： 启发学生在理解数量积的运算特点的基础上，逐步 把握数量积的运算律，引导学生注意数量积性质的相关 问题的特点，以熟练地应用数量积的性质.? 教学过程： 一、复习引入： 1．两个非零向量夹角的概念 已知非零向量ａ与ｂ，作＝ａ，＝ｂ，则∠ａｏ ｂ＝θ（０≤θ≤π）叫ａ与ｂ的夹角. 2．平面向量数量积（内积）的定义：已知两个非零 向量ａ与ｂ，它们的

支持向量机作为基于统计学理论的机器学习方法，在人工智能识别方面的研究起到了重要的作用。本文将支持向量机智能识别方法引入到机械设备的故障诊断当中，并对支持向量机模型起到关键作用的惩罚因子c和核参数g采用了交叉验证的方法进行最优化计算。建立了基于优化的支持向量机的机械设备故障诊断模型，并且进行了相关实验，实验表明，采用本文介绍的基于支持向量机的故障诊断方法可有效识别出机械设备的故障类型，对机械设备的故障诊断提供了有效的诊断方法。

建立基于支持向量机的建筑物沉降预测模型,并将其应用于建筑物的沉降预测。与采用bp神经网络的预测结果相比,支持向量机取得较好的预测结果。实例表明支持向量机在小样本数据的预测上具有精度高、泛化能力强的特点,为建筑物的沉降预测提供一种新的方法。

基于支持向量机方法的深基坑变形预测——提出了深基坑变形预测的一种新方法，即支持向量机方法．该方法根据有限的学习样本，建立了各种影响因素和深基坑变形之问的一种非线性映射．基于已有的深基坑变形资料，采用支持向量机模型，对深基坑现场实例进行了预测，...

本文从我国工程索赔现状出发,分析了合理工效的影响因素,建立了支持向量机合理工效费用模型,收集了24个实际工程案例运用支持向量机对费用进行预测,结果表明了模型的有效性。

讨论了线性v-支持向量回归机中参数v的意义,并给出了严格的理论证明。利用v-支持向量回归机中ε-不敏感损失函数及参数v的意义,提出一种回归数据中的异常值检测方法。采用线性模型使得该方法不仅速度快而且能处理大规模数据。数值实验证明其具有可行性和有效性。

基于支持向量机的空调控温过程实时预测——文章分析了空调工作过程中温度控制的重要性与传统方法的不足，将基于统计学习理论的支持向量机方法用于控温过程中，对温度进行实时预测。采用数字实验对所提方法的可行性进行验证，结果表明该方法可以获得比传统方法更...

为对室内轰燃进行准确预测,针对室内轰燃样本的不足在一定程度上制约了其应用,为此运用svm技术构建室内轰燃预测的数学模型。在小样本条件下,应用工具软件libsvm进行仿真,并将svm模型预测结果和人工神经网络预测结果进行对比。结果显示,svm技术能较好地解决小样本和模型预测精确度之间的矛盾,svm模型其预测精度及可行性高于神经网络模型。实例表明,由于室内火灾受多种因素影响,传统的预测方法存在一定的局限性,而svm模型预测法预测的结果与试验结果比较一致。

岩爆分类的支持向量机方法——针对岩爆分类问题，提出了基于支持向量机的分类方法。通过对影响岩爆因素的分析，运用支持向量机理论建立岩爆类别的支持向量机模型。结果表明，基于支持向量机的岩爆分类方法具有较高的准确率，该方法是科学可行的，具有广泛的应用...

深基坑变形预测的支持向量机方法——提出了一种预测深基坑变形的新方法支持向量机，可很好地表达深基坑变形与其影响因素之间的非线性映射关系，并应用该方法建立了相应的模型，预测结果表明，利用该方法进行深基坑变形是可行的、有效的。　　

支持向量机以严格的数学理论为基础,具有简单的数学形式、直观的几何解释和良好的泛化性能,其与核函数的结合使它成为解决分类、回归、概率密度估计等实际问题的有力工具。但当处理大规模的数据集时,无论在时间和空间效率上都是无法满足人们的需求。针对该问题,本文提出ασ-svm支持向量机,通过对其训练样本的缩减从而减少其训练时间。最后ασ-svm算法对kdd99cup入侵检测数据做验证,并与常规的svm做对比,实验结果表明该方法不但能应用到入侵检测中,而且其训练的时间也明显的减少。

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种新的学习方法,其引入核函数思想,将非线性问题转化为线性问题来解决,其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。针对土地可持续利用与土地利用预警指标之间复杂的非线性关系,提出基于支持向量机的土地利用预警方法,对土地利用预警系统的内涵、原理和指标体系,以及建立土地利用预警体系等问题进行了研究。

支持向量机算法用于软测量建模能较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极值等问题.本文针对稀土萃取过程组分含量在线检测的难题,将具有径向基(rbf)核函数的支持向量机算法应用于稀土萃取过程组分含量软测量建模,并讨论了模型参数的选择及其对模型的影响.通过某稀土公司生产过程实际采集数据的仿真试验,结果表明基于支持向量机算法的组分含量软测量模型具有较高的泛化能力和较快的预测速度,是实现稀土萃取过程组分含量软测量的一种有效方法.

故障样本的缺乏严重制约智能故障诊断的发展,本文提出支持向量机应用到发动机故障诊断中,该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广,而且模型简单,具体是将汽车在典型故障下尾气中各气体的体积分数作为训练样本。用处理过的样本和最优参数建立基于支持向量机的多元分类器模型,进行故障类别诊断。经过libsvm工具箱进行仿真,结果表明经优化后的支持向量机对于小样本故障诊断有很高的准确率。