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一种优化BITONIC算法:“并行-优化-串行”合并和分类向量算法
被引量：
1
1
作者
胡玥
高庆狮
刘宏岚
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2002年第10期1307-1316,共10页
串行算法并行化是发挥各种巨型机的效率的关键技术之一 .“并行 -优化 -串行”归并向量算法 ( POSVM) ,是一种串行算法并行化的优化方法 .它用 O( N / p )时间把总长为 N的两个有序序列归并或把总长为 N的一个Bitonic序列排序 .“并行 ...
串行算法并行化是发挥各种巨型机的效率的关键技术之一 .“并行 -优化 -串行”归并向量算法 ( POSVM) ,是一种串行算法并行化的优化方法 .它用 O( N / p )时间把总长为 N的两个有序序列归并或把总长为 N的一个Bitonic序列排序 .“并行 -优化 -串行”排序向量算法 ( POSVS)用 O( ( N log N) / p)时间在实际 SIMD机上把 N个数排序 .这些是第 1个满足以下两个条件的向量 Optimal算法 (加速比 =O( p ) ) .1它能在实际 SIMD计算机上实现 .处理机的台数 p的范围很宽 1≤ p≤ N 1-ε,这里 ,ε是任意的小的正数 .2它统一了 3种不同类的合并算法 :Batcher的 Bitonic算法 (最快但效率随参数变大而趋向于 0 )、优化 ( Optimal)算法 (效率为常数的算法 )和最佳的串行算法 .而且也综合了 3个算法的优点 .“并行 -优化 -串行”( POS)方法是一个通用方法 。
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关键词
优化
BITONIC
算法
“并行-
优化
-
串行
”归并向量
算法
分类向量
算法
串行
算法
并行化
并行
算法
并行归并
并行排序
Bitonic排序
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职称材料
基于SMO-SVM的单点金刚笔钝化监测
2
作者
岳泰
李郝林
迟玉伦
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第20期2733-2739,共7页
针对单点金刚笔在砂轮修整过程中易于钝化且难以检测的问题,使用支持向量机建立智能模型。为了得到建立模型所需的样本库,使用小波包分析等方法在线提取修整时声发射信号中的特征信息,并引入钝化平台直径定义钝化临界值。模型本身选用...
针对单点金刚笔在砂轮修整过程中易于钝化且难以检测的问题,使用支持向量机建立智能模型。为了得到建立模型所需的样本库,使用小波包分析等方法在线提取修整时声发射信号中的特征信息,并引入钝化平台直径定义钝化临界值。模型本身选用基于串行优化算法的支持向量分类机,使用交叉验证法搭配遗传算法以达到优化模型参数的目的。实验结果表明,该模型在分类精度和计算时间上均优于一般的智能模型,可以有效地监测金刚笔的钝化。
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关键词
单点金刚笔
支持向量分类机
声发射信号
串行优化算法
钝化平台直径
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职称材料
题名
一种优化BITONIC算法:“并行-优化-串行”合并和分类向量算法
被引量：
1
1
作者
胡玥
高庆狮
刘宏岚
机构
北京科技大学智能语言与计算机科学研究所
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2002年第10期1307-1316,共10页
基金
国家自然科学基金资助 ( 6 0 0 830 0 8)
文摘
串行算法并行化是发挥各种巨型机的效率的关键技术之一 .“并行 -优化 -串行”归并向量算法 ( POSVM) ,是一种串行算法并行化的优化方法 .它用 O( N / p )时间把总长为 N的两个有序序列归并或把总长为 N的一个Bitonic序列排序 .“并行 -优化 -串行”排序向量算法 ( POSVS)用 O( ( N log N) / p)时间在实际 SIMD机上把 N个数排序 .这些是第 1个满足以下两个条件的向量 Optimal算法 (加速比 =O( p ) ) .1它能在实际 SIMD计算机上实现 .处理机的台数 p的范围很宽 1≤ p≤ N 1-ε,这里 ,ε是任意的小的正数 .2它统一了 3种不同类的合并算法 :Batcher的 Bitonic算法 (最快但效率随参数变大而趋向于 0 )、优化 ( Optimal)算法 (效率为常数的算法 )和最佳的串行算法 .而且也综合了 3个算法的优点 .“并行 -优化 -串行”( POS)方法是一个通用方法 。
关键词
优化
BITONIC
算法
“并行-
优化
-
串行
”归并向量
算法
分类向量
算法
串行
算法
并行化
并行
算法
并行归并
并行排序
Bitonic排序
Keywords
sequential algorithm deserialize, parallel algorithm, parallel merging, parallel sorting, Bitonic sorting
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于SMO-SVM的单点金刚笔钝化监测
2
作者
岳泰
李郝林
迟玉伦
机构
上海理工大学
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第20期2733-2739,共7页
基金
国家科技重大专项(2013ZX04008-011)
文摘
针对单点金刚笔在砂轮修整过程中易于钝化且难以检测的问题,使用支持向量机建立智能模型。为了得到建立模型所需的样本库,使用小波包分析等方法在线提取修整时声发射信号中的特征信息,并引入钝化平台直径定义钝化临界值。模型本身选用基于串行优化算法的支持向量分类机,使用交叉验证法搭配遗传算法以达到优化模型参数的目的。实验结果表明,该模型在分类精度和计算时间上均优于一般的智能模型,可以有效地监测金刚笔的钝化。
关键词
单点金刚笔
支持向量分类机
声发射信号
串行优化算法
钝化平台直径
Keywords
diamond single-point dresser
support vector classifier
acoustic emission signal
sequential minimal optimization（SMO） method
diameter of wear platform
分类号
TH117.1 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种优化BITONIC算法:“并行-优化-串行”合并和分类向量算法
胡玥
高庆狮
刘宏岚
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2002
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SMO-SVM的单点金刚笔钝化监测
岳泰
李郝林
迟玉伦
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
0
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职称材料
已选择
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