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基于Spark的模糊C均值算法改进 预览
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作者 夏邢 薛涛 李婷 《西安工程大学学报》 CAS 2019年第1期100-105,共6页
模糊C均值(FCM,fuzzzy C-Means)算法是一种在大数据分析领域广泛使用的聚类算法,由于FCM的聚类结果和聚类速度很大程度上取决于初始聚类中心,因此给出一种Canopy-FCMBM改进算法。首先运用Canopy算法生成聚类中心和聚类数量,并以此结果作... 模糊C均值(FCM,fuzzzy C-Means)算法是一种在大数据分析领域广泛使用的聚类算法,由于FCM的聚类结果和聚类速度很大程度上取决于初始聚类中心,因此给出一种Canopy-FCMBM改进算法。首先运用Canopy算法生成聚类中心和聚类数量,并以此结果作为FCM算法的初始聚类中心,从而解决确定聚类数目困难和随机初始聚类中心容易产生局部最优解等问题。针对数据存在多维度且分布不均匀的问题,将FCM算法目标函数距离度量方式由欧几里德距离替换为马哈拉诺比斯距离。最后通过Spark编程模型实现Canopy-FCMBM算法的并行化处理,提高算法执行效率。结果表明,相比较传统的FCM算法,基于Spark的Canopy-FCMBM算法聚类准确率提升12.7%,聚类速度提升1.35倍,聚类效果更优。 展开更多
关键词 模糊C均值 Canopy算法 马哈拉诺比斯距离 SPARK 并行化
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基于MapReduce的三元N-gram算法的并行化研究 预览
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作者 龚永罡 田润琳 +1 位作者 廉小亲 夏天 《电子技术应用》 2019年第5期70-73,77共5页
大规模语料库的训练是使用三元N-gram算法进行中文文本自动查错中一个重要的基础工作。面对新媒体平台每日高达百万篇需处理的语料信息,单一节点的三元N-gram语言模型词库的构建存在计算瓶颈。在深入研究三元N-gram算法的基础上,提出了... 大规模语料库的训练是使用三元N-gram算法进行中文文本自动查错中一个重要的基础工作。面对新媒体平台每日高达百万篇需处理的语料信息,单一节点的三元N-gram语言模型词库的构建存在计算瓶颈。在深入研究三元N-gram算法的基础上,提出了基于MapReduce计算模型的三元N-gram并行化算法的思想。MapReduce计算模型中,将运算任务平均分配到m个节点,三元N-gram算法在Map函数部分的主要任务是计算局部字词分别与其前两个字词搭配出现的次数,Reduce函数部分的主要任务是合并Map部分统计字词搭配出现的次数,生成全局统计结果。实验结果表明,运行在Hadoop集群上的基于MapReduce的三元N-gram并行化算法具有很好的运算性和可扩展性,对于每日120亿字的训练语料数据集,集群环境下该算法得到训练结果的速率更接近于线性。 展开更多
关键词 中文文本查错 三元N-gram算法 MapReduce计算模型 并行化算法 HADOOP集群 语料库
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Parallel implementation of w-projection wide-field imaging
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作者 Baoqiang Lao Tao An +5 位作者 Ang Yu Wenhui Zhang Junyi Wang Quan Guo Shaoguang Guo Xiaocong Wu 《科学通报:英文版》 SCIE EI CSCD 2019年第9期586-594,共9页
w-Projection is a wide-field imaging technique that is widely used in radio synthesis arrays. Processing the wide-field big data generated by the future Square Kilometre Array(SKA) will require significant updates to ... w-Projection is a wide-field imaging technique that is widely used in radio synthesis arrays. Processing the wide-field big data generated by the future Square Kilometre Array(SKA) will require significant updates to current methods to significantly reduce the time consumed on data processing. Data loading and gridding are found to be two major time-consuming tasks in w-projection. In this paper, we investigate two parallel methods of accelerating w-projection processing on multiple nodes: the hybrid Message Passing Interface(MPI) and Open Multi-Processing(OpenMP) method based on multicore Central Processing Units(CPUs) and the hybrid MPI and Compute Unified Device Architecture(CUDA)method based on Graphics Processing Units(GPUs). Both methods are successfully employed and operated in various computational environments, confirming their robustness. The experimental results show that the total runtime of both MPI + OpenMP and MPI + CUDA methods is significantly shorter than that of single-thread processing. MPI + CUDA generally shows faster performance when running on multiple nodes than MPI + OpenMP, especially on large numbers of nodes. The single-precision GPU-based processing yields faster computation than the double-precision processing;while the single-and doubleprecision CPU-based processing shows consistent computational performance. The gridding time remarkably increases when the support size of the convolution kernel is larger than 8 and the image size is larger than 2,048 pixels. The present research offers useful guidance for developing SKA imaging pipelines. 展开更多
关键词 Radio synthesis ARRAYS Square kilometre array Wide field IMAGING PARALLELIZATION w-Projection
障碍空间中基于并行蚁群算法的k近邻查询 预览
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作者 郭良敏 朱莹 孙丽萍 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期790-795,共6页
为解决障碍空间中的k近邻查询问题,提出一种基于改进的并行蚁群算法的k近邻查询方法(PAQ)。首先,利用不同信息素种类的蚁群实现并行查询k近邻;其次,增加时间因素作为路径长短的判断条件,以最直接地呈现蚂蚁的搜索时间;然后,重新定义初... 为解决障碍空间中的k近邻查询问题,提出一种基于改进的并行蚁群算法的k近邻查询方法(PAQ)。首先,利用不同信息素种类的蚁群实现并行查询k近邻;其次,增加时间因素作为路径长短的判断条件,以最直接地呈现蚂蚁的搜索时间;然后,重新定义初始信息素浓度,以避免蚂蚁的盲目搜索;最后,引入可视点将障碍路径分割为多段欧氏路径,选择可视点进行概率转移,并改进启发函数,以促使蚂蚁朝着更为正确的方向搜索,避免算法过早陷入局部最优。与WithGrids相比,当数据点个数小于300时,对于线段障碍,算法运行时间平均缩短约91.5%;对于多边形障碍平均缩短约78.5%。实验结果表明,该方法在数据规模较小时的运行时间具有明显的优势,且可以处理多边形障碍。 展开更多
关键词 障碍空间 K近邻 蚁群算法 并行化 可视点
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新形势下舰载垂直发射装置发展趋势 预览
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作者 刘永亮 任克亮 +1 位作者 马旭轮 张基明 《装备环境工程》 CAS 2019年第7期60-63,共4页
分析了国内外舰载发射装置发展的基本概况,得到了国内在舰载垂直发射装置发展过程中存在的问题。垂直发射装置通用化、系列化程度低;对舰艇的适装性,安全性不能满足多弹种、大载弹量的需求;不能满足对中远程导弹发射的需要;协同作战能... 分析了国内外舰载发射装置发展的基本概况,得到了国内在舰载垂直发射装置发展过程中存在的问题。垂直发射装置通用化、系列化程度低;对舰艇的适装性,安全性不能满足多弹种、大载弹量的需求;不能满足对中远程导弹发射的需要;协同作战能力不足;电磁弹射型垂直发射装置在舰艇上的应用还是空白;贮弹量小,远洋作战补给能力不足。针对上述问题,提出了外围化、通用化、系列化、小型化、模块化、并型化垂直发射装置,并对电磁弹射型和中远程垂直发射装置作了阐述。指出了新形势下多型舰载垂直发射装置适装新型舰艇的发展概况,适应了舰艇在未来作战新需求的需要。 展开更多
关键词 舰载垂直发射装置 通用化 并行化 电磁弹射 中远程垂直发射装置
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基于FPGA的卷积神经网络加速系统 预览
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作者 李小燕 张欣 +3 位作者 闫小兵 任德亮 李彦青 傅长娟 《河北大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期99-105,共7页
以在现场可编程门阵列(FPGA)上部署卷积神经网络为背景,提出了卷积神经网络在硬件上进行并行加速的方案.主要是通过分析卷积神经网络的结构特点,对数据的存储、读取、搬移以流水式的方式进行,对卷积神经网络中的每一层内的卷积运算单元... 以在现场可编程门阵列(FPGA)上部署卷积神经网络为背景,提出了卷积神经网络在硬件上进行并行加速的方案.主要是通过分析卷积神经网络的结构特点,对数据的存储、读取、搬移以流水式的方式进行,对卷积神经网络中的每一层内的卷积运算单元进行展开,加速乘加操作.基于FPGA特有的并行化结构和流水线的处理方式可以很好地提升运算效率,从对ciafr-10数据集的物体分类结果看,在不损失正确率的前提下,当时钟工作在800MHz时,相较于中端的Intel处理器,可实现4倍左右的加速.卷积神经网络通过循环展开并行处理以及多级流水线的处理方式,可以加速卷积神经网络的前向传播,适合于实际工程任务中的需要. 展开更多
关键词 现场可编程门阵列(FPGA) 卷积神经网络 并行化 流水线 分类 加速
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基于Spark的关联规则挖掘算法并行化研究 预览
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作者 许德心 李玲娟 《计算机技术与发展》 2019年第3期30-34,共5页
关联规则挖掘是一项重要的数据挖掘任务,关联规则挖掘算法能从数据中挖掘出潜在的关联关系,其中Apriori算法是典型代表。Spark平台是一个分布式的基于内存的适合迭代计算的大数据框架。以提高强关联规则的挖掘效率为目标,设计了一种Apri... 关联规则挖掘是一项重要的数据挖掘任务,关联规则挖掘算法能从数据中挖掘出潜在的关联关系,其中Apriori算法是典型代表。Spark平台是一个分布式的基于内存的适合迭代计算的大数据框架。以提高强关联规则的挖掘效率为目标,设计了一种Apriori算法基于Spark的并行化方案。该方案利用Spark平台的分布式架构以及集群调度机制,将事务数据集分发给多个子节点,各子节点调用transformation操作求得局部候选项集及支持度,并存储于内存中;汇总节点中的局部候选项集产生全局候选项集和全局频繁项集;不断迭代,直到下一级候选项集不存在为止。性能测试实验结果表明,基于Spark平台的并行化Apriori算法可以有效地分析大型数据项集之间的频繁项集和提取强关联规则,具有较高的准确性和时效性。 展开更多
关键词 APRIORI 关联规则 并行化 SPARK 推荐算法 频繁项集 挖掘
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基于JASMIN的并行CP-FDTD建模与屏蔽效能评估应用 预览
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作者 李俊辛 刘强 +3 位作者 闫丽萍 赵翔 孟雪松 周海京 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期38-44,共7页
时域有限差分(FDTD)中采用环路法(CP)进行复杂金属细缝结构建模,可突破细缝结构对空间步长的约束而大大减少计算资源的消耗。提出CP-FDTD在大规模并行化平台的建模方法,通过对工程金属细缝结构自动建模以及对CP算法的自动适配,实现CP-F... 时域有限差分(FDTD)中采用环路法(CP)进行复杂金属细缝结构建模,可突破细缝结构对空间步长的约束而大大减少计算资源的消耗。提出CP-FDTD在大规模并行化平台的建模方法,通过对工程金属细缝结构自动建模以及对CP算法的自动适配,实现CP-FDTD的并行化处理。利用所开发的并行CP-FDTD算法分析了开不同工程细缝金属腔在0.05~3.00GHz内的电磁屏蔽效能,结果表明所开发的具有金属细缝建模功能的并行化CP-FDTD自动适配处理技术,与加密网格的传统FDTD(fine-FDTD)计算结果吻合良好,且计算效率显著提升。 展开更多
关键词 并行化 细缝 环路法 时域有限差分法 屏蔽效能
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一种基于密度聚类的分布式离群点检测算法 预览
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作者 刘亚梅 闫仁武 《计算机与数字工程》 2019年第6期1320-1325,共6页
局部离群点检测算法是数据挖掘中的一个重要研究方向,随着数据的爆炸式增长,挖掘离群点的工作变得更加有意义,当前的各种检测算法在处理大规模数据上存在很多不足。论文将传统的离群点检测算法LOF和Hadoop分布式平台下的MapReduce分布... 局部离群点检测算法是数据挖掘中的一个重要研究方向,随着数据的爆炸式增长,挖掘离群点的工作变得更加有意义,当前的各种检测算法在处理大规模数据上存在很多不足。论文将传统的离群点检测算法LOF和Hadoop分布式平台下的MapReduce分布式框架结合,实现了并行化策略,并且通过密度聚类算法DBSCAN对其进行了改进。论文算法和LOF算法、其他改进算法相比在效率和准确率上均有所提高。并且随着Hadoop系统中数据节点个数的增加,算法的运行效率相应的有所提高,实验结果表明论文算法在处理大规模数据上是可行的。 展开更多
关键词 局部离群点检测 密度聚类 Hadoop MAPREDUCE 并行化 局部离群因子
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面向大规模中文文本分类的朴素贝叶斯并行Spark算法 预览
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作者 刘鹏 赵慧含 +3 位作者 滕家雨 仰彦妍 刘亚峰 朱宗卫 《中南大学学报:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第1期1-12,共12页
针对互联网中中文文本数据量激增使得对其作分类运算的处理时间显著延长的问题,提出并实现了一种基于内存计算模型Spark的并行朴素贝叶斯中文文本分类算法,主要利用弹性分布数据集编程模型,实现了朴素贝叶斯分类器训练过程和预测过程的... 针对互联网中中文文本数据量激增使得对其作分类运算的处理时间显著延长的问题,提出并实现了一种基于内存计算模型Spark的并行朴素贝叶斯中文文本分类算法,主要利用弹性分布数据集编程模型,实现了朴素贝叶斯分类器训练过程和预测过程的全程并行化算法。为便于比较,同时实现了基于Hadoop-MapReduce的并行朴素贝叶斯版本。实验结果表明,在相同计算环境下,对同一数据量的中文文本集,基于Spark的朴素贝叶斯中文文本分类并行化算法在加速比、扩展性等主要指标上明显优于基于Hadoop的实现,因此能更好地满足大规模中文文本数据挖掘的要求。 展开更多
关键词 中文文本分类 朴素贝叶斯 SPARK HADOOP 弹性分布式数据集 并行化
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L系统的并行化关键技术 预览
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作者 常存宝 张晶 +2 位作者 耿楠 张志毅 胡少军 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第5期1349-1354,共6页
为解决L系统文法在字符迭代过程中生成效率低下的问题,提出一种基于并行框架的分解算法。通过L系统的文法特征将L系统进行分类,将分类后的文法字符进行多线程处理,提高文法的生成效率。可直接操作纯文本的L文法字符串,无需任何编译、链... 为解决L系统文法在字符迭代过程中生成效率低下的问题,提出一种基于并行框架的分解算法。通过L系统的文法特征将L系统进行分类,将分类后的文法字符进行多线程处理,提高文法的生成效率。可直接操作纯文本的L文法字符串,无需任何编译、链接翻译过程。实验结果表明,该算法可以高效处理参数化L系统、上下文敏感L系统和随机化L系统,当文法数量达到百万级规模时,算法生成文法的效率提高了25%。 展开更多
关键词 L系统 文法字符串 并行化 分解算法 文法生成效率
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SQM:基于Spark的大规模单图上的子图匹配算法 预览
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作者 李龙洋 董一鸿 +1 位作者 施炜杰 潘剑飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期46-50,共5页
针对大规模数据图下基于回溯法的子图查询算法的准确率低、开销大等问题,为提高查询准确率,降低大图下的查询开销,提出一种基于Spark的子图匹配(SQM)算法。首先根据结构信息过滤数据图,再将查询图分割成基本查询单元;然后对每一个基本... 针对大规模数据图下基于回溯法的子图查询算法的准确率低、开销大等问题,为提高查询准确率,降低大图下的查询开销,提出一种基于Spark的子图匹配(SQM)算法。首先根据结构信息过滤数据图,再将查询图分割成基本查询单元;然后对每一个基本查询单元分别匹配后进行Join操作;最后运用并行化提高了算法的运行效率,减小了搜索空间。实验结果表明,与Stwig、Turbo ISO算法相比,SQM算法在保证查询结果不变的情况下,速度提高了50%。 展开更多
关键词 子图匹配 图分割 大规模单图 并行化 SPARK
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基于Hadoop平台的FCM算法并行化设计 预览
13
作者 陈阳 《自动化与信息工程》 2019年第1期39-43,共5页
基于云计算平台Hadoop的主要功能和MapReduce处理流程,设计FCM算法的并行化处理过程。
关键词 模糊C均值 MES 数据挖掘 并行化处理
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基于Spark的协同过滤算法并行化研究 预览
14
作者 陆俊尧 李玲娟 《计算机技术与发展》 2019年第1期85-89,共5页
协同过滤算法在推荐系统中应用广泛。但是随着数据量的爆炸式增长,协同过滤算法所需的计算量也随之增长。针对传统的单机集中式计算已无法满足推荐系统的实时性和扩展性要求的问题,基于主流的大数据平台Spark在迭代计算以及内存计算方... 协同过滤算法在推荐系统中应用广泛。但是随着数据量的爆炸式增长,协同过滤算法所需的计算量也随之增长。针对传统的单机集中式计算已无法满足推荐系统的实时性和扩展性要求的问题,基于主流的大数据平台Spark在迭代计算以及内存计算方面的优势,设计了一种基于项目的协同过滤算法在Spark上的并行化方案。该方案利用RDD并行化计算的特点,通过合理设计RDD算子来实现对物品间相似度计算过程和评分计算过程的并行化,同时采用了RDD的缓存机制以及Spark中的广播变量来对一些重要的计算资源进行缓存与分发,从而提高计算速度。用MovieLens公开数据集对基于Spark平台的并行化Item-Based协同过滤算法的性能进行测试,结果表明该并行化协同过滤算法在准确性以及时效性方面均有较好的表现。 展开更多
关键词 协同过滤 Spark平台 并行化 基于项目
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基于FPGA的卷积神经网络加速器设计与实现 预览
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作者 魏浚峰 王东 山丹 《中国集成电路》 2019年第7期18-22,67共6页
卷积神经网络作为传统神经网络的改进,已经获得了广泛的应用。但其实现方式多以软件形式在PC机上运行,在实时性、低功耗和小型化方面都难易适应嵌入式应用需要。鉴于此,本文充分利用现场可编程门阵列(FPGA)的并行计算能力和低功耗等优势... 卷积神经网络作为传统神经网络的改进,已经获得了广泛的应用。但其实现方式多以软件形式在PC机上运行,在实时性、低功耗和小型化方面都难易适应嵌入式应用需要。鉴于此,本文充分利用现场可编程门阵列(FPGA)的并行计算能力和低功耗等优势,设计了一种基于FPGA的卷积神经网络加速器。采用硬件电路实现方式,充分利用FPGA内部逻辑资源,引入多级流水线并行处理技术,不仅提高运算速度、降低功耗,而且更加适用于嵌入式应用需要。 展开更多
关键词 卷积神经网络 现场可编程门阵列 加速器 并行化 流水线
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基于Spark的并行Eclat算法 预览 被引量:1
16
作者 冯兴杰 潘轩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期18-21,共4页
通过对Spark大数据平台以及Eclat算法的深入分析,提出了基于Spark的Eclat算法(即SPEclat)。针对串行算法在处理大规模数据时出现的不足,该方法在多方面进行改进:为减少候选项集支持度计数带来的损耗,改变了数据的存储方式;将数据按前缀... 通过对Spark大数据平台以及Eclat算法的深入分析,提出了基于Spark的Eclat算法(即SPEclat)。针对串行算法在处理大规模数据时出现的不足,该方法在多方面进行改进:为减少候选项集支持度计数带来的损耗,改变了数据的存储方式;将数据按前缀进行分组,并划分到不同的计算节点,压缩数据的搜索空间,实现并行化计算。最终将算法结合Spark云计算平台的优势加以实现。实验表明该算法可在处理海量数据集时高效运行,并且在面对数据量大规模增长的情况下具备良好的可扩展性。 展开更多
关键词 关联规则挖掘 大数据 SPARK 投影树 并行化
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基于Spark平台并行化Slope One算法的设计与实现 预览
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作者 黄婕 刘长生 刘程莉 《湖南工业大学学报》 2019年第4期47-53,共7页
协同过滤算法是解决信息超载的关键技术之一,但仍存在预测不准确的问题。因此,在分析了Spark技术及框架并阐述了Slope One算法不足的基础上,针对项目与用户间的相似性提出了一种改进的Slope One算法,并在Spark平台上实现了该算法。实验... 协同过滤算法是解决信息超载的关键技术之一,但仍存在预测不准确的问题。因此,在分析了Spark技术及框架并阐述了Slope One算法不足的基础上,针对项目与用户间的相似性提出了一种改进的Slope One算法,并在Spark平台上实现了该算法。实验证明,改进后的Slope One算法具有更高的预测准确性,且在Spark平台上实现了并行化操作,用Speedup和Sizeup方法证明了算法的并行性、扩展性良好,提高了算法的效率。 展开更多
关键词 SPARK 并行化 SLOPE ONE 预测准确性 扩展性
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Spark框架下基于对比散度的网络服务TLRBM推荐算法 预览
18
作者 那勇 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第8期293-299,共7页
为提高Web服务推荐算法的可靠性和时效性,提出一种Spark框架下基于对比散度的网络服务推荐算法。基于用户之间的直接信任关系,构建信任网络无向图模型,提出一种基于两层受限玻尔兹曼机的Web服务质量预测模型TLRBM(Two Layers Restricted... 为提高Web服务推荐算法的可靠性和时效性,提出一种Spark框架下基于对比散度的网络服务推荐算法。基于用户之间的直接信任关系,构建信任网络无向图模型,提出一种基于两层受限玻尔兹曼机的Web服务质量预测模型TLRBM(Two Layers Restricted Boltzmann Machine Model),并将该模型应用于Web服务质量预测。为提高算法处理Web服务大数据的能力,采用对比散度算法CD(Contrastive Divergence)来提高收敛速度,并采用Spark框架实现TLRBM的并行化执行,大幅度提升了Web服务推荐算法的计算速度。通过在Epinions数据集上的仿真测试,验证了该算法在Web服务推荐算法的可靠性和时效性上的性能优势。 展开更多
关键词 Spark框架 并行化 WEB服务 玻尔兹曼机 推荐算法 云计算 大数据
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Research on Petri Net System Parallel Subnet Partitioning Completeness Theory and Algorithm
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作者 LI Wenjing LI Songzhao LU Jianbo 《武汉大学学报:自然科学英文版》 CAS CSCD 2019年第3期205-217,共13页
In order to solve the parallel algorithm of Petri net system with concurrent function, so as to achieve the parallel control and simulation operation of this system, this paper proposes the function partition complete... In order to solve the parallel algorithm of Petri net system with concurrent function, so as to achieve the parallel control and simulation operation of this system, this paper proposes the function partition completeness theory and algorithms of Petri net parallelization, thereby providing the theoretical support for the realization of Petri parallel algorithms. Firstly, according to the concurrent characteristics of Petri net model, we analyze the parallelism of Petri net system;then, by giving the solving process of place invariants and the function partitioning of Petri net, we propose the function partitioning conditions and determination theorem of Petri net parallelization, and conduct its theoretical proof and practical verification. On this basis, we conduct the theoretical study and analysis on the situation that Petri net system has several kinds of parallel function partitioning, propose the completeness theorem of parallelism function partitioning in Petri net system, and verify it. Finally, we give the algorithms, application examples and simulation experiment results of parallel function partitioning of Petri net systems based on place invariant. The theoretical proof and experimental results show that the function partitioning conditions and completeness theory of Petri net parallelization based on place invariant are correct, and the parallel algorithms under such theoretical basis are also correct and effective. 展开更多
关键词 PETRI net PARALLELIZATION partitioning conditions COMPLETENESS partitioning algorithm
Parallelization of intra prediction algorithm based on array processor 预览
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作者 朱筠 Jiang Lin +2 位作者 Shi Pengfei Xie Xiaoyan Shen Xubang 《高技术通讯:英文版》 CAS 2019年第1期74-80,共7页
For the characteristics of intra prediction algorithms, the data dependence and parallelism between intra prediction models are first analyzed. This paper proposes a parallelization method based on dynamic reconfigura... For the characteristics of intra prediction algorithms, the data dependence and parallelism between intra prediction models are first analyzed. This paper proposes a parallelization method based on dynamic reconfigurable array processors provided by the project team, and uses data level parallel (DLP) algorithms in multi-core units. The experimental results show that Y-component of peak signal to noise ratio (Y-PSNR) is improved about 10dB and the time is saved 63% compared with high-efficiency video coding (HEVC) test model HM10.0. This method can effectively reduce codec time of the video and reduce computational complexity. 展开更多
关键词 high-efficiency VIDEO CODING (HEVC) INTRA PREDICTION PARALLELIZATION MAPPING
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