多線程向量處理器中向量數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

通過使用基于無線傳輸相位差比較方法和強(qiáng)抗千倍干擾選頻測量技術(shù),能在千倍工頻干擾下對桿塔的分流向量進(jìn)行準(zhǔn)確的測量,能準(zhǔn)確有效剔除接地測量過程中分流成分,提高接地網(wǎng)接地阻抗測量的準(zhǔn)確度,為保證電力系統(tǒng)在雷擊或短路故障下的安全運(yùn)行和人員的安全具有重要的意義.

實(shí)用文檔 文案大全 1、【2014寧波二模理17】已知點(diǎn)o是△abc的外接圓圓心，且ab=3，ac=4．若存在非零實(shí)．．． 數(shù)．x、y，使得aoxabyac，且21xy，則cos∠bac=． o d bc a 解答：取ac中點(diǎn)d，則有2aoxabyacxabyad，而21xy，得點(diǎn)b,o,d 三點(diǎn)共線，已知點(diǎn)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】設(shè)o△abc的外心（三角形外接圓的圓心）.若 acabao 3 1 3 1 ，則bac的度數(shù)為（） a.30°b.45°c.60°d.90° o d bc

同時(shí)多線程處理器(smt)每個(gè)周期能夠從多個(gè)線程中發(fā)射指令執(zhí)行,從而大大地提高了超標(biāo)量微處理器的指令吞吐量,但多個(gè)線程的同時(shí)執(zhí)行也帶來了許多硬件資源的共享沖突問題。其中,多個(gè)線程共享分支預(yù)測硬件的方案會對分支預(yù)測精度產(chǎn)生較大的影響。研究smt處理器中分支處理方案對于處理器整體性能的影響,對于指導(dǎo)smt處理器的設(shè)計(jì)是十分重要的。本文利用smt處理器模擬器,針對各線程運(yùn)行獨(dú)立應(yīng)用的smt結(jié)構(gòu)實(shí)驗(yàn)評估了幾種著名的分支預(yù)測方案;給出了在單線程和多線程情況下,分支預(yù)測方案對分支預(yù)測精度和處理器整體性能的影響的分析;總結(jié)出在這樣的smt結(jié)構(gòu)中,各線程擁有獨(dú)立的預(yù)測器是一種較好的選擇,并且由于各獨(dú)立預(yù)測器可以采用小而簡單的結(jié)構(gòu),所以不會帶來太多的硬件開銷。

通過電子鼻系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)具有維數(shù)高、非線性變化等特點(diǎn),不利于后續(xù)算法的識別或分類。因此,提出了基于核主元分析(kpca)與在線支持向量機(jī)(online-svm)的電子鼻系統(tǒng)識別新算法。首先采用kpca算法對采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,達(dá)到降維與去噪的目的,然后使用在線支持向量機(jī)對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,最后與基于徑向基函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(rbf)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法在電子鼻信號處理領(lǐng)域相對較優(yōu),具有較好的價(jià)值。

基于多態(tài)并行處理器提出了一種硬件線程管理器,支持mimd模式8個(gè)線程管理操作和simd模式sc控制器統(tǒng)一管理兩種工作模式,實(shí)現(xiàn)了線程級并行計(jì)算;可以監(jiān)測各個(gè)線程的工作情況以及近鄰?fù)ㄐ偶拇嫫骱吐酚善鞯臓顟B(tài);能夠在通信時(shí)停止、切換、啟動(dòng)線程,記錄每個(gè)線程的工作狀態(tài),同時(shí)避免了因數(shù)據(jù)阻塞帶來的等待問題,能夠最大程度地提高單個(gè)處理器的執(zhí)行效率。

分析了空調(diào)工作過程中溫度控制的重要性與傳統(tǒng)方法的不足,將基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)方法用于控溫過程中,對溫度進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測。采用數(shù)字實(shí)驗(yàn)對所提方法的可行性進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明該方法可以獲得比傳統(tǒng)方法更高的預(yù)測精度,實(shí)時(shí)性較高,能為空調(diào)控溫系統(tǒng)提供更好的決策支持,具有較大的發(fā)展?jié)摿蛯?shí)用價(jià)值。

針對室內(nèi)環(huán)境因素多元化、動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn)和目前評價(jià)方法的不足,建立了基于支持向量機(jī)的室內(nèi)舒適度混合評判模型。首先將從真實(shí)環(huán)境中采集的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)范化處理;然后根據(jù)群體和個(gè)體感覺,分別用離線訓(xùn)練和在線訓(xùn)練的方法訓(xùn)練分類器;最后使用訓(xùn)練好的分類器預(yù)測樣本的標(biāo)簽。以matlab為開發(fā)工具,編寫了基于支持向量機(jī)的室內(nèi)舒適度評價(jià)算法,并與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等室內(nèi)舒適度評價(jià)算法進(jìn)行了比較,仿真結(jié)果表明,該方法是可行且有效的。

第8課時(shí) §2.4.2平面向量數(shù)量積的運(yùn)算律 教學(xué)目的： 1.掌握平面向量數(shù)量積運(yùn)算規(guī)律； 2.能利用數(shù)量積的5個(gè)重要性質(zhì)及數(shù)量積運(yùn)算規(guī)律解決有關(guān)問題； 3.掌握兩個(gè)向量共線、垂直的幾何判斷，會證明兩向量垂直，以及能解決一些簡單問題. 教學(xué)重點(diǎn)：平面向量數(shù)量積及運(yùn)算規(guī)律. 教學(xué)難點(diǎn)：平面向量數(shù)量積的應(yīng)用 授課類型：新授課 教具：多媒體、實(shí)物投影儀 內(nèi)容分析： 啟發(fā)學(xué)生在理解數(shù)量積的運(yùn)算特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，逐步把握數(shù)量積的運(yùn)算律，引導(dǎo)學(xué)生注意 數(shù)量積性質(zhì)的相關(guān)問題的特點(diǎn)，以熟練地應(yīng)用數(shù)量積的性質(zhì). 教學(xué)過程： 一、復(fù)習(xí)引入： 1．兩個(gè)非零向量夾角的概念 已知非零向量ａ與ｂ，作＝ａ，＝ｂ，則∠ａｏｂ＝θ（０≤θ≤π）叫ａ與ｂ的夾角. 2．平面向量數(shù)量積（內(nèi)積）的定義：已知兩個(gè)非零向量ａ與ｂ，它們的夾角是θ，則數(shù)量 |a||b|cos叫ａ與ｂ的數(shù)量積，記作

平面向量數(shù)量積的運(yùn)算律 平面向量數(shù)量積的運(yùn)算律 教學(xué)目的： 1.掌握平面向量數(shù)量積運(yùn)算規(guī)律； 2.能利用數(shù)量積的5個(gè)重要性質(zhì)及數(shù)量積運(yùn)算規(guī)律 解決有關(guān)問題； 3.掌握兩個(gè)向量共線、垂直的幾何判斷，會證明兩 向量垂直，以及能解決一些簡單問題. 教學(xué)重點(diǎn)：平面向量數(shù)量積及運(yùn)算規(guī)律. 教學(xué)難點(diǎn)：平面向量數(shù)量積的應(yīng)用 授課類型：新授課 教具：多媒體、實(shí)物投影儀 內(nèi)容分析： 啟發(fā)學(xué)生在理解數(shù)量積的運(yùn)算特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，逐步 把握數(shù)量積的運(yùn)算律，引導(dǎo)學(xué)生注意數(shù)量積性質(zhì)的相關(guān) 問題的特點(diǎn)，以熟練地應(yīng)用數(shù)量積的性質(zhì).? 教學(xué)過程： 一、復(fù)習(xí)引入： 1．兩個(gè)非零向量夾角的概念 已知非零向量ａ與ｂ，作＝ａ，＝ｂ，則∠ａｏ ｂ＝θ（０≤θ≤π）叫ａ與ｂ的夾角. 2．平面向量數(shù)量積（內(nèi)積）的定義：已知兩個(gè)非零 向量ａ與ｂ，它們的

支持向量機(jī)作為基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在人工智能識別方面的研究起到了重要的作用。本文將支持向量機(jī)智能識別方法引入到機(jī)械設(shè)備的故障診斷當(dāng)中，并對支持向量機(jī)模型起到關(guān)鍵作用的懲罰因子c和核參數(shù)g采用了交叉驗(yàn)證的方法進(jìn)行最優(yōu)化計(jì)算。建立了基于優(yōu)化的支持向量機(jī)的機(jī)械設(shè)備故障診斷模型，并且進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)表明，采用本文介紹的基于支持向量機(jī)的故障診斷方法可有效識別出機(jī)械設(shè)備的故障類型，對機(jī)械設(shè)備的故障診斷提供了有效的診斷方法。

建立基于支持向量機(jī)的建筑物沉降預(yù)測模型,并將其應(yīng)用于建筑物的沉降預(yù)測。與采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果相比,支持向量機(jī)取得較好的預(yù)測結(jié)果。實(shí)例表明支持向量機(jī)在小樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測上具有精度高、泛化能力強(qiáng)的特點(diǎn),為建筑物的沉降預(yù)測提供一種新的方法。

基于支持向量機(jī)方法的深基坑變形預(yù)測——提出了深基坑變形預(yù)測的一種新方法，即支持向量機(jī)方法．該方法根據(jù)有限的學(xué)習(xí)樣本，建立了各種影響因素和深基坑變形之問的一種非線性映射．基于已有的深基坑變形資料，采用支持向量機(jī)模型，對深基坑現(xiàn)場實(shí)例進(jìn)行了預(yù)測，...

本文從我國工程索賠現(xiàn)狀出發(fā),分析了合理工效的影響因素,建立了支持向量機(jī)合理工效費(fèi)用模型,收集了24個(gè)實(shí)際工程案例運(yùn)用支持向量機(jī)對費(fèi)用進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明了模型的有效性。

討論了線性v-支持向量回歸機(jī)中參數(shù)v的意義,并給出了嚴(yán)格的理論證明。利用v-支持向量回歸機(jī)中ε-不敏感損失函數(shù)及參數(shù)v的意義,提出一種回歸數(shù)據(jù)中的異常值檢測方法。采用線性模型使得該方法不僅速度快而且能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。數(shù)值實(shí)驗(yàn)證明其具有可行性和有效性。

基于支持向量機(jī)的空調(diào)控溫過程實(shí)時(shí)預(yù)測——文章分析了空調(diào)工作過程中溫度控制的重要性與傳統(tǒng)方法的不足，將基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)方法用于控溫過程中，對溫度進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測。采用數(shù)字實(shí)驗(yàn)對所提方法的可行性進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明該方法可以獲得比傳統(tǒng)方法更...

為對室內(nèi)轟燃進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測,針對室內(nèi)轟燃樣本的不足在一定程度上制約了其應(yīng)用,為此運(yùn)用svm技術(shù)構(gòu)建室內(nèi)轟燃預(yù)測的數(shù)學(xué)模型。在小樣本條件下,應(yīng)用工具軟件libsvm進(jìn)行仿真,并將svm模型預(yù)測結(jié)果和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比。結(jié)果顯示,svm技術(shù)能較好地解決小樣本和模型預(yù)測精確度之間的矛盾,svm模型其預(yù)測精度及可行性高于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。實(shí)例表明,由于室內(nèi)火災(zāi)受多種因素影響,傳統(tǒng)的預(yù)測方法存在一定的局限性,而svm模型預(yù)測法預(yù)測的結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果比較一致。

巖爆分類的支持向量機(jī)方法——針對巖爆分類問題，提出了基于支持向量機(jī)的分類方法。通過對影響巖爆因素的分析，運(yùn)用支持向量機(jī)理論建立巖爆類別的支持向量機(jī)模型。結(jié)果表明，基于支持向量機(jī)的巖爆分類方法具有較高的準(zhǔn)確率，該方法是科學(xué)可行的，具有廣泛的應(yīng)用...

支持向量機(jī)在公路軟基沉降預(yù)測中的應(yīng)用——針對公路軟土地基沉降發(fā)生的過程多變量、強(qiáng)耦合、強(qiáng)干擾、大滯后的復(fù)雜特性，提出利用支持向量機(jī)(supportvectormachine，svm)對公路軟基進(jìn)行沉降預(yù)測建模，使用加栽過程中的沉降觀測數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本集，建立可依據(jù)...

5.6平面向量數(shù)量積及運(yùn)算律 利用定義求向量的數(shù)量積 例1．已知4a，5b，當(dāng)（l）ba//（2）ba，（3）a與b的夾角為30時(shí)， 分別求a與b的數(shù)量積。 分析：已知a與b，求ba，只需確定其夾角，須注意到ba//時(shí)，有0和 180兩種可能。 解：（1）ba//，若a與b同向，則0， ∴20540cosbaba； 若a與b反向，則180， ∴20154180cosbaba， （2）當(dāng)ba時(shí)，90， ∴090cosbaba， （3）當(dāng)a與b的夾角為30時(shí)， 310 2 3 5430cosbaba. 小結(jié)：（1）對于數(shù)量積cosbaba，其中的取值范圍是180,0； （2）非零向量a和b，0baba；（3）非零向量a和b共線的充要條件是 baba． 向

結(jié)合支持向量機(jī)模型和小波框架理論,建立了沉降預(yù)測模型,并對杭州市某小區(qū)的危舊建筑物進(jìn)行了沉降預(yù)測,結(jié)果表明該模型預(yù)測精度較高,可以較好地預(yù)測建筑物沉降的發(fā)展趨向,適用于建筑沉降預(yù)警工作。

介紹了空調(diào)器焓差測試臺計(jì)算機(jī)測控系統(tǒng)的硬件組成和結(jié)構(gòu)。測控軟件采用基于delphi平臺的多線程模式,并實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能。運(yùn)行結(jié)果表明,檢測系統(tǒng)的測試精度達(dá)到了國家標(biāo)準(zhǔn)的要求,測控軟件的性能完善,工作可靠。

電力云計(jì)算將虛擬化與分布式技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的服務(wù)器+san/nas信息計(jì)算模式,虛擬池對數(shù)據(jù)的整合與管理在提高資源利用率和降低建設(shè)成本的同時(shí),由于電力云穩(wěn)定和可靠工作的前提很大程度上依賴于良好的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),由此也帶來故障診斷更加復(fù)雜的新挑戰(zhàn).為了實(shí)現(xiàn)電力云網(wǎng)絡(luò)故障的診斷,針對網(wǎng)絡(luò)故障本身具有的小樣本和非線性特征,采用支持向量機(jī)svm算法,在二分類無法解決多分類的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),選擇了一對一svm,借助實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和matlab仿真結(jié)果驗(yàn)證了其可行性.