于梦玲
- 作品数：5 被引量：9H指数：1
- 供职机构：辽宁师范大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多核并行技术在Image Quilting纹理合成算法中的应用被引量：1
- 2012年
- 针对Image Quilting纹理合成算法的新旧纹理块拼接特点,研究了一种创建多任务实现纹理块切割拼接的并行编程模式.设计了重叠区域缝合路径计算的多任务模块函数iq(),利用MATLAB多核集群中创建的调度器将子任务分配到各个节点上并行执行计算.实验结果表明,该算法获得了较好的加速比,提高了多核CPU的使用效率,有效地提升了多核计算机资源的利用率.
- 于梦玲郑晓薇张建强侯立斐
- 关键词：IMAGE
- 基于Matlab多核集群的人脸识别算法的并行化设计被引量：7
- 2011年
- 为了充分利用多核处理器资源,研究了多线程构建模块并行编程模式,从而提高程序的性能。在Matlab集群环境下对主成分分析(PCA)人脸识别算法设计了训练识别生成样本的功能模块train(),通过任务分割实现了算法的并行化。实验结果表明,94.167%的稳定识别率和趋近线性的加速比验证了并行算法的正确性和高效性。
- 郑晓薇于梦玲
- 关键词：人脸识别多核并行计算
- GPU并行计算在LSSVM股票预测上的研究与应用被引量：1
- 2013年
- 金融市场股票的价格预测是投资者们关心的热门问题,随着股票数据规模以及样本维数的日益庞大,人们对于股票预测算法在保证准确之外的预测速度也提出了更高的要求。在最小二乘支持向量机(LSSVM)股票预测算法的基础上,提出一种适宜支持向量机的GPU并行计算模型。实验证明,新方法不仅可以保证预测的精度,而且可以大大缩短预测时间。该方法可以广泛运用到金融领域的大规模数据处理以及预测中,具有较高的应用价值。
- 郑晓薇侯立斐于梦玲
- 关键词：GPU并行计算最小二乘支持向量机股票预测
- 基于MATLAB多核集群的人脸识别与纹理合成算法并行化研究
- 为了合理利用多核集群并提高CPU的使用效率，在MATLAB分布式并行计算集群环境下研究了PCA人脸识别算法和Image Quilting纹理合成算法的并行优化设计。深入分析集群整体架构、软硬件体系结构、算法编程模型等，结...
- 于梦玲
- 关键词：多核集群并行计算人脸识别算法纹理合成算法
- 文献传递
- SVM在多目标跟踪中的回波分类及并行化研究
- 2012年
- 在蒙特卡罗联合概率数据关联滤波(MC-JPDAF)算法基础上提出了SVM-MC-JPDAF算法,采用支持向量机(SVM)分类技术,针对跟踪门交叉区域的有效回波进行特别分类。通过仿真实验,算法有效地降低了失跟率以及目标估计值的均方根误差(RMSE),并且对算法实现了并行化,在提高性能的同时控制了算法的执行负担。
- 侯立斐郑晓薇于梦玲
- 关键词：多目标跟踪支持向量机联合概率数据关联并行计算
