基于深度特征和双支流孤立森林的高光谱异常检测方法

    公开(公告)号:CN116486263A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310463686.7

    申请日:2023-04-26

    Abstract: 本发明提出了一种基于深度特征和双支流孤立森林的高光谱异常检测方法,主要解决现有技术对空间和光谱信息利用不足,影响检测精度的问题。方案包括:1)对三维高光谱图像分别进行全局和局部的样本提取;2)基于全局、局部的特征,引入神经网络进行光谱特征降维和提取,得到表征光谱信息的全局样本和局部样本,并利用其分别进行孤立森林的构建和测试,产生基于光谱的检测结果;3)利用形态学滤波、高斯滤波进行空间信息挖掘,产生基于空间的检测结果;4)通过非线性操作对两部分检测结果进行融合,得到高光谱异常检测的最终结果。本发明能够更为有效地挖掘高光谱图像的光谱和空间信息,提升高光谱异常检测的检测效果。

    考虑通讯延迟与热效应的多核系统选核算法

    公开(公告)号:CN114490506B

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202210074492.3

    申请日:2022-01-21

    Inventor: 王海 祖柏杨 胡强

    Abstract: 本发明属于电子设计自动化领域,提出一种考虑通讯延迟的多核系统选核算法。本发明对二维同构多核芯片进行芯片热建模,相较于传统的芯片模型,这里主要使用2D‑mesh Noc架构芯片。本发明设计的技术方案可以有效的在多核暗硅芯片系统中进行选核,提升芯片性能并保证芯片可靠性与较低通讯延时。对于选核算法的计算过程,首先计算出候选核心的功率预算,然后构建候选核心与已选核心的通讯频次,通讯距离矩阵,计算当前候选核心对应的alpha向量,最后求解候选核心对应的有效翻转频率,选择有效翻转频率最大的候选核心作为下一个开启核心,最后重复上述过程直至所有任务都找到能映射的核心,并匹配核心的频率。本发明提出的多核系统的选核算法可以对二维同构多核暗硅芯片进行有效的选核并充分提高芯片性能。

    一种非均匀分段线性化激活函数硬件实现方法

    公开(公告)号:CN116384455A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310273355.7

    申请日:2023-03-20

    Abstract: 本发明属于函数计算的硬件实现技术领域,公开了一种非均匀分段线性化激活函数硬件实现方法,相比于传统的非线性函数硬件实现方法,本发明考虑到非线性函数的曲率因素,在曲率大的位置设置较多的分段点,在曲率小的位置设置较少的分段点,这种非均匀分段的方法较传统均匀分段的方法,在相同精度的条件下可以减少分段点的数量,在硬件实现时可以节省资源;考虑到分段区间内各点对线性拟合参数的影响,采用线性回归的方法进行拟合,该方法所拟合的直线与非线性函数真实值的平均误差为0;最后本发明设计硬件结构实现非线性激活函数,其主要单元为乘累加模块,该模块可以接收不同数据格式的输入,并且能够根据实际需要配置输出数据的格式,这使得在有限的硬件资源的条件下,非线性激活函数的精度可以显著提高。

    基于软硬件联合学习的神经网络设计与优化方法

    公开(公告)号:CN113902099B

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202111171312.5

    申请日:2021-10-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于软硬件联合学习的神经网络设计与优化方法,该方法包括神经网络结构规律统计;FPGA硬件特性预测;FPGA神经网络结构空间设计;在搜索空间中运用软硬件联合学习方法,结合随机搜索和分块监督搜索,获得主干神经网络。本发明基于神经网络的设计特性和FPGA的硬件特性,构建了一个具有先验信息的搜索空间,这是搜索建立的方向;同时,通过将随机搜索和块监督搜索与FPGA模型预测相结合,得到了一种具有精度和速度平衡的高效神经网络模型。该模型在ZCU102上达到了在ImageNet数据集上77.2%的Top‑1准确率以及327.67FPS的速度。

    一种基于功率预算的多核芯片动态热管理方法

    公开(公告)号:CN111522420B

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN201910046613.1

    申请日:2019-01-17

    Inventor: 王海 唐迪娅

    Abstract: 本发明属于电子设计自动化领域,公开了一种基于功率预算的多核芯片动态热管理方法,主要针对芯片功率密度过大,温度过高以至于芯片核心不能全部开启,芯片性能降低的现状。本发明创建了一种算法,可应用于异构芯片,能动态给出芯片开核位置以及核心功率,以此实现芯片性能最大化;结合贪心算法和正交匹配追踪算法基本思想,依次找出当下芯片情况下的最优开核位置;此方法从多核芯片中读取出芯片温度,再利用改进的正交匹配追踪算法贪心地寻找最大化芯片性能的核心位置,根据给出的核心位置求解QP问题得到最大化的功率预算值。本发明实现了芯片自动化核心开启,同时由于计算时耗短,可实现芯片动态管理,最大化芯片性能。

    一种应用于自动驾驶的NUCA架构硬件性能优化方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN115757204A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211533458.4

    申请日:2022-11-30

    Abstract: 本发明属于自动驾驶领域,公开了一种应用于自动驾驶的NUCA架构硬件性能优化方法、系统及介质,当本地cache无空闲空间时,利用广度优先算法先查找最近的,然后次近的,依次向外访问外围的共享cache,当访问到空闲地址则直接存入数据,否则继续利用队列的先进先出特征,按照前面访问的顺序回顾一遍相邻点,访问下一层的空闲地址;当访问外围的cache到一定层数阈值时便停止继续访问,直接替换本地cache中未经常访问的数据。本发明基于广度优先遍历算法,以及根据相关限制约束当访问外围的cache到一定层数时便停止继续访问直接替换本地cache中数据,以此加速数据存储与处理降低访问的延迟同时提高吞吐率使硬件的性能得到优化。

    两阶段决策引导双字典构建的高光谱图像异常检测方法

    公开(公告)号:CN114758226A

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202210273865.X

    申请日:2022-03-19

    Abstract: 本发明提出了一种两阶段决策引导双字典构建的高光谱图像异常检测方法,主要解决现有方法中潜在异常字典纯度低、检测效果不佳的问题。包括:对高光谱图像进行超像素分割,根据超像素设计内外窗进行显著性检测,并对检测结果进行后处理得到粗糙二值图;搭建背景估计网络并训练和推理,以推理误差进行背景建模,计算每个像素的马氏距离作为异常判别标准,对计算结果进行后处理得到精细二值图;以粗糙二值图、精细二值图及超像素共同构建背景字典和潜在异常字典;构建基于双字典的低秩和稀疏表示模型并进行优化求解,得到最终检测结果。本发明能够获取纯净的潜在异常字典,利于更好地描述异常特性,有效提升了高光谱图像异常检测效果。

    一种基于循环神经网络的众核芯片分布式热建模方法

    公开(公告)号:CN109902807B

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN201910148729.6

    申请日:2019-02-27

    Inventor: 王海 肖涛 唐迪娅

    Abstract: 本发明属于电子设计自动化领域,公开了一种基于循环神经网络的众核芯片分布式热建模方法。动态热管理可以非常有效地管理众核芯片的温度,而一个好的众核芯片热建模可以很好地辅助动态热管理。然而传统的众核芯片集总式热建模,随着芯片核心数的增加,它的计算开销呈指数增长。为了解决集总式热模型计算开销过大的问题,本发明提出了一种基于循环神经网络的众核芯片分布式热建模方法,它把芯片的每个核作为单独的计算单元,来建立循环神经网络模型,核与核之间进行有限的数据交换。本发明能够以相当快的速度和很高的精度来模拟众核芯片的温度特性。

    一种压电和电磁混合式超低频振动能量收集装置

    公开(公告)号:CN113992061A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111291307.8

    申请日:2021-10-29

    Abstract: 本发明公开了一种压电和电磁混合式超低频振动能量收集装置,主要解决现有振动能量收集装置中存在的能量收集效率低问题。方案包括:主体支撑部分、旋转部分、压电机部分及电磁部分;在外部振动激励作用下,主体支撑部分中的上盖随着振动激励周期性上下运动,激励能量带动旋转部分的转子做周期性旋转,嵌入转子中的磁铁旋转后改变电磁部分线圈所处环境中的磁场形成电流;在转子带动磁铁转动的过程中,磁铁与压电机部分的磁片产生磁相互耦合作用,导致压电机部分的弹性基板和压电片产生形变,形成电压;从而实现电磁能量和压电能量收集。本发明利用磁相互作用导致的运动非线性,扩展了频带宽度,有效提高了输出电压和输出功率。

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