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1. 发掘函数级单指令多数据向量化的方法

李颖颖, 高伟, 高雨辰, 翟胜伟, 李朋远

计算机应用 2017, 37 (8): 2200-2208. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2200

摘要（645）

PDF （1353KB）（438）

当前面向单指令多数据（SIMD）扩展部件的两类向量化方法分别是循环级向量化方法和超字级并行（SLP）方法。针对当前编译器不能实现函数级向量化的问题，提出一种基于静态单赋值的函数级向量化方法。该方法首先分析程序的变量属性，然后利用一组包括向量函数子句、一致子句、线性子句等编译指示子句指导编译器实现函数级向量化，最后利用变量属性结果对向量化代码进行了优化。从多媒体和图像处理领域选择部分测试用例对所提的函数级向量化的功能和性能在国产申威平台上进行测试，与程序串行执行相比，采用函数级向量化后程序的执行效率更高。实验结果表明函数级向量化可以取得类似任务级并行的加速效果，该方法可以指导自动函数级向量化的实现。

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2. 基于可变容差关系的变精度粗糙集模型

郑树梅, 续欣莹, 谢珺, 闫高伟

计算机应用 2015, 35 (8): 2360-2365. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.08.2360

摘要（402）

PDF （979KB）（296）

针对已有不完备信息系统扩展粗糙集模型对噪声鲁棒性差的局限性,首先分析了调节基本知识粒大小的同时引入相对错误分类度的必要性;然后结合系统属性值的缺失定义了对象联系度权值矩阵,并以此为基础提出了基于可变容差关系的变精度粗糙集模型(VPRS-VPTR);接着讨论了模型的性质,分析了模型中相关参数(基本知识粒大小、相对错误分类度)对分类精度的影响,给出了分类精度随模型中相关参数变化的求解算法与时间复杂度分析;最后通过仿真实验与相关研究的扩展粗糙集模型进行对比。仿真结果显示,VPRS-VPTR分类精度更高,而且针对UCI数据库上的几组不完备数据集进行仿真实验的结果还表明,相同参数下各不完备数据集的测试集和训练集分类精度变化趋势相同,进而验证了模型的有效性、灵活性及所提算法的可行性。

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3. 基于云模型重叠度的相似性度量

孙妮妮, 陈泽华, 牛昱光, 阎高伟

计算机应用 2015, 35 (7): 1955-1958. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.07.1955

摘要（416）

PDF （734KB）（483）

云模型相似性是用来度量同类概念不同语言值的多个云之间关联程度的方法,相似云及其度量分析方法的提出是对云模型理论的扩展。针对目前相似性度量方法中时间复杂度过高和结果不稳定等不足,提出了一种基于云模型重叠度的相似性度量算法。首先,根据云模型期望、熵、超熵三个数字特征,定义两个云模型的位置关系和逻辑关系;其次,利用两个云的位置和形状特性,计算得到它们间的重叠度;最后,结合云模型重叠度与相似度的关系,将云模型的相似性度量转化为相应重叠部分的定量化描述。通过对时间序列分类实例的应用,验证了该算法在保证结果稳定度和正确率的前提下,与目前时间消耗较低的云模型相似度计算方法(LICM)相比,计算复杂度降低了50%,表明该算法具有可行性和有效性。

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4. 非正规化循环的单指令多数据向量化

侯永生赵荣彩高伟高伟

计算机应用 2013, 33 (11): 3149-3154.

摘要（542）

PDF （948KB）（320）

针对非正规化循环的上下界、步长等循环信息不确定的问题，解决了循环条件为逻辑表达式、增量减量语句和do-while循环的正规化问题。对不能正规化的循环提出了一种展开压紧算法，并用超字并行向量化方法发掘展开压紧的结果。实验结果表明，与现有的非正规化循环的单指令多数据(SIMD)向量化方法相比，所提出的转换方法和展开压紧方法能够更好地发掘非正规化循环的向量化特性，生成代码的性能加速比提高了6%以上。