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基于CUDA的并行改良随机抽样一致性算法被引量：3: 2010年; 针对传统RANSAC的许多局限性——样本多、模型复杂或数据错误率高时计算效率低,模型检验精度与数据错误率不易合理设置,无法批处理同模型不同样本集,提出一种基于CUDA的RANSAC并行改良,在保证计算结果置信概率与传统RANSAC一致的前提下,同时对抽样、解模型及检验模型并行同步处理,最终选择出符合要求的最优模型参数。以NVIDIAGPU支持的CUDA为并行计算环境,挖掘其硬件架构的通用计算特性,设计并实现了RANSAC的高效GPU运算模式。实验表明,改良后的算法能够克服传统RANSAC的诸多局限性,且保留了其简单易用的特点。; 苗青付忠良赵向辉徐可佳; 关键词：并行计算 RANSAC CUDA

基于GIS的等流时线法山洪汇流分析被引量：3: 2009年; 在对水文学径流成因公式研究的基础上,推导出任意等流时线上任意时段的流量公式。从雨量传感器传回的实时雨量信息中挖掘出当前雨量信息集合,并将其作为公式的输入,即可获得等流线上的流量信息。最后以流量信息为基础,制作GIS专题图,实时展现了各等流时线上流量的大小,为预警决策提供了依据。; 谢会云付忠良徐艳赵向辉; 关键词：地理信息系统专题图

SOAP在实时Web服务中的性能评估与改进被引量：5: 2009年; 简单对象访问协议(SOAP)具有可扩展性、灵活性及可描述性的特点,但是具备这些特点都是以牺牲性能为代价的。因此,通过实验,将SOAP与其他当前广泛应用的协议进行对比,得出SOAP的性能存在的不足以及应用在实时响应能力较高的Web服务中可能存在性能瓶颈。为了使SOAP在实时Web服务中使用,从XML文件的压缩方式、数据的编解码方式及数据的封装格式等方面进行了改进,实验得出改进后的SOAP更适合在实时Web服务中使用。; 邓铁山王晓东赵向辉简小朋卢彦如; 关键词：简单对象访问协议 WEB服务解码

多分类问题代价敏感AdaBoost算法被引量：31: 2011年; 针对目前多分类代价敏感分类问题在转换成二分类代价敏感分类问题存在的代价合并问题,研究并构造出了可直接应用于多分类问题的代价敏感AdaBoost算法.算法具有与连续AdaBoost算法类似的流程和误差估计.当代价完全相等时,该算法就变成了一种新的多分类的连续AdaBoost算法,算法能够确保训练错误率随着训练的分类器的个数增加而降低,但不直接要求各个分类器相互独立条件,或者说独立性条件可以通过算法规则来保证,但现有多分类连续AdaBoost算法的推导必须要求各个分类器相互独立.实验数据表明,算法可以真正实现分类结果偏向错分代价较小的类,特别当每一类被错分成其他类的代价不平衡但平均代价相等时,目前已有的多分类代价敏感学习算法会失效,但新方法仍然能实现最小的错分代价.研究方法为进一步研究集成学习算法提供了一种新的思路,得到了一种易操作并近似满足分类错误率最小的多标签分类问题的AdaBoost算法.; 付忠良; 关键词：代价敏感学习多分类问题连续ADABOOST

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四川省科技支撑计划(2008SZ0100)