期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到10篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
块三对角矩阵局部块分解及其在预条件中的应用 被引量：3
1
作者 吴建平 李晓梅 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第8期823-829,共7页
该文利用块三对角阵分解因子的估值分析了其局部依赖性 ,并用其构造了一类不完全分解型预条件子 ,给出了五点差分矩阵预条件后的条件数估计 ,并比较了条件数估计值与实际值 ,表明了估计值的准确性与预条件的有效性 .在具体实现时 ,考虑... 该文利用块三对角阵分解因子的估值分析了其局部依赖性 ,并用其构造了一类不完全分解型预条件子 ,给出了五点差分矩阵预条件后的条件数估计 ,并比较了条件数估计值与实际值 ,表明了估计值的准确性与预条件的有效性 .在具体实现时 ,考虑了预条件的 6个串行实现方案并提出了一个有效的并行化方法 ,该并行算法具有通信量少的特点 .最后在由 4台微机通过高速以太网连成的机群系统上作了大量数值实验 ,并将其与其它较有效的预条件方法进行了比较 ,结果表明该预条件方法效果较好 ,尤其适用于并行计算 . 展开更多
关键词 块三对角矩阵 局部块分解 预条件 并行算法 数值解 微机
在线阅读 下载PDF
基于Spark的并行频繁项集挖掘算法 被引量：7
2
作者 毛伊敏 吴斌 +1 位作者 许春冬 张茂省 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1267-1283,共17页
针对大数据环境下基于Spark的频繁模式增长(FP-Growth)算法存在创建条件频繁模式树(FP-tree)时空效率低,节点间通信开销大,以及冗余搜索等问题,提出了基于Spark的并行频繁项集挖掘算法(PAFMFI-Spark)。首先,该算法提出非负矩阵分解策略(... 针对大数据环境下基于Spark的频繁模式增长(FP-Growth)算法存在创建条件频繁模式树(FP-tree)时空效率低,节点间通信开销大,以及冗余搜索等问题,提出了基于Spark的并行频繁项集挖掘算法(PAFMFI-Spark)。首先,该算法提出非负矩阵分解策略(SNMF),通过提供支持度计数查询和分解储存支持度计数的矩阵,解决了创建条件FP-tree的时空效率低的问题;其次,提出基于遗传算法的分组策略(GS-GA),均衡分配频繁1项集至各节点,解决了节点间的通信开销大的问题;最后,提出高效缩减树结构策略(ERTSS),缩减FP-tree树结构,解决了冗余搜索的问题。实验结果验证了PAFMFI-Spark算法的可行性以及相较于其他挖掘算法的性能优势,所提算法能有效适应各种数据的频繁项集挖掘。 展开更多
关键词 大数据 Spark框架 并行频繁项集挖掘 频繁模式增长算法 非负矩阵分解
在线阅读 下载PDF
基于MPI和OpenMP混合编程的非负矩阵分解并行算法 被引量：8
3
作者 唐兵 Laurent BOBELIN 贺海武 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第3期51-54,共4页
非负矩阵分解(NMF)作为一种数据降维和特征提取的有效工具,已经在文本聚类、推荐系统等多个领域得到应用,但是其计算过程比较复杂。对此,提出一种基于MPI+OpenMP的混合层次化并行NMF方法,其充分利用基于MPI的消息传递模型和基于OpenMP... 非负矩阵分解(NMF)作为一种数据降维和特征提取的有效工具,已经在文本聚类、推荐系统等多个领域得到应用,但是其计算过程比较复杂。对此,提出一种基于MPI+OpenMP的混合层次化并行NMF方法,其充分利用基于MPI的消息传递模型和基于OpenMP的共享存储模型各自的优势,并基于多核节点集群进行测试。实验结果表明,所设计的并行NMF算法达到了较高的加速比,能有效处理高阶矩阵的非负分解,极大地提高了计算的效率。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 并行算法 MPI OpenMPI 可扩展
在线阅读 下载PDF
关于酉对称矩阵的QR分解的注记 被引量：2
4
作者 袁晖坪 米玲 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1073-1074,共2页
研究了行(列)酉对称矩阵的性质,修正了行(列)酉对称矩阵的QR分解的公式和快速算法.结果可减少行(列)酉对称矩阵的QR分解的计算量与存储量,并且不会丧失数值精度.
关键词 行(列)酉对称矩阵 QR分解 并行算法
在线阅读 下载PDF
酉对称矩阵的Schur分解 被引量：2
5
作者 袁晖坪 陈尚杰 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第10期12-16,共5页
介绍了行(列)酉对称矩阵的概念,研究了它们的性质,获得了一些新的结果.给出了行(列)酉对称矩阵的Schur分解、正交对角分解、Hermite矩阵分解和广义逆的公式及快速算法,极大地减少了计算量与存储量,而且不会丧失数值精度.
关键词 行(列)酉对称矩阵 SCHUR分解 正交对角分解 广义逆 并行算法
在线阅读 下载PDF
基于云计算与非负矩阵分解的数据分级聚类 被引量：9
6
作者 赵艳萍 徐胜超 《现代电子技术》 北大核心 2018年第5期56-60,共5页
为了提高传统数据聚类算法在大数据挖掘应用中的性能,借助云计算的相关技术,并结合非负矩阵分解方法设计并实现了一种并行的数据层次聚类算法。该算法采用Map Reduce编程平台,利用Hadoop的HDFS存储大容量的电信运营商数据;描述了Map Red... 为了提高传统数据聚类算法在大数据挖掘应用中的性能,借助云计算的相关技术,并结合非负矩阵分解方法设计并实现了一种并行的数据层次聚类算法。该算法采用Map Reduce编程平台,利用Hadoop的HDFS存储大容量的电信运营商数据;描述了Map Reduce的数据分级聚类并行处理的工作机制与流程;通过Map和Reduce这种主-从编程模式很方便地使数据分级聚类的子任务在Hadoop的PC集群上运行。实验结果表明,该方法比传统用于数据聚类的非负矩阵方法具有更好的运行时间与加速比,能够在可以接受的时间范围内完成电信运营商的大数据处理。 展开更多
关键词 云计算 分级聚类 MAPREDUCE 非负矩阵分解 聚类算法 并行数据
在线阅读 下载PDF
广义行(列)对称矩阵的QR分解及其算法
7
作者 袁晖坪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第4期990-993,998,共5页
对广义行(列)对称矩阵的QR分解和性质进行了研究,给出了广义行(列)对称矩阵的QR分解的公式和快速算法,它们可有效减少广义行(列)对称矩阵的QR分解的计算量与存储量,并且不会丧失数值精度。同时讨论了系统参数估计,推广和丰富了两文(邹红... 对广义行(列)对称矩阵的QR分解和性质进行了研究,给出了广义行(列)对称矩阵的QR分解的公式和快速算法,它们可有效减少广义行(列)对称矩阵的QR分解的计算量与存储量,并且不会丧失数值精度。同时讨论了系统参数估计,推广和丰富了两文(邹红星,王殿军,戴琼海,等.行(或列)对称矩阵的QR分解.中国科学:A辑,2002,32(9):842-849;蔺小林,蒋耀林.酉对称矩阵的QR分解及其算法.计算机学报,2005,28(5):817-822)的研究内容,拓宽了实际应用领域的范围,并修正了后者的错误。 展开更多
关键词 广义行(列)对称矩阵 QR分解 并行算法 信号处理
在线阅读 下载PDF
求解稠密线性方程组的并行算法研究
8
作者 裴伟东 《天津师大学报（自然科学版）》 1998年第3期20-25,共6页
基于对稠密线性方程组系数矩阵的一种新的分解方法，给出了分解与求解过程的并行算法。
关键词 并行算法 矩阵分解 解 稠密线性方程组
在线阅读 下载PDF
求解复系数线性方程组的实域WZ算法
9
作者 李师广 周钢 蔡良彬 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期135-137,共3页
证明了复矩阵进行LR分解和转化的实矩阵进行WZ分解是等价的,得到了计算复系数线性方程组的一种新并行方法——实域WZ方法.给出的算例表明,该算法具有较高的计算精度.
关键词 复系数 矩阵分解 并行算法 实域
在线阅读 下载PDF
面向语音分离的深层转导式非负矩阵分解并行算法
10
作者 李雨蓉 刘杰 +2 位作者 刘亚林 龚春叶 王勇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期49-55,共7页
非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)能保存语音信号的非负特征,是用于语音分离的重要方法,但该方法存在数据运算复杂、计算量太大的问题,需要研究能减少计算时间的并行计算方法。针对语音分离预训练及分离过程的计算... 非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)能保存语音信号的非负特征,是用于语音分离的重要方法,但该方法存在数据运算复杂、计算量太大的问题,需要研究能减少计算时间的并行计算方法。针对语音分离预训练及分离过程的计算问题,文中提出深层转导式非负矩阵分解并行算法,综合考虑迭代更新过程的数据关联性,设计了一种任务间和任务内多级并行算法。该并行算法在任务级将分解训练语音得到对应基矩阵的过程作为两个独立的任务进行并行计算;在任务内部进程级把矩阵按行列划分,主进程把矩阵块分发到从进程,从进程接收当前矩阵块并计算结果矩阵子块,然后将当前进程矩阵块发送到下一进程,实现第二个矩阵中每一个矩阵块在所有进程的遍历,并计算结果矩阵对应子块的乘积,最后由主进程收集从进程数据块;在线程级子矩阵乘法运算的过程中,采取生成多线程,通过共享内存交换数据计算子矩阵块的加速策略。该算法为首个实现深层转导式非负矩阵分解的并行算法。在天河二号平台上的测试结果表明,在分离多说话人混合语音信号时,相比串行程序,所提出的并行算法能在不改变分离效果的前提下,使得预训练过程中使用64个进程的加速比为18,分离过程使用64个进程的对应加速比为24。相较于串行及MPI模型分离,混合模型分离时间大大缩短,从而证明了设计的并行算法可有效提高语音分离的效率。 展开更多
关键词 深层转导式非负矩阵分解并行算法 乘性迭代更新规则加速算法 消息传递接口 共享存储并行编程 语音分离
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部