1) hash-based parallel distributed algorithm
Hash并行分布方法
2) distributed Hash algorithm
分布式Hash算法
1.
A distributed Hash algorithm applied in network layer is brought forward to overcome the limitations.
为了克服IP数据报独立选择路由带来的,在拥有多个接入点的分布式网络模式下传统的状态检测技术无法进行有效的安全检测的缺陷,提出了一种应用于网络层的分布式Hash算法,将源和目的地址相同的IP数据报定向到同一个接入点上进行处理,使得在该点上可以完整地重组会话,从而实现分布式状态检测。
3) distributed hash table
分布Hash表
4) distributed parallel algorithm
分布式并行算法
1.
Highly efficient distributed parallel algorithm for banded linear equations;
高效的带状线性方程组分布式并行算法
2.
Application of distributed parallel algorithm for long term crude oil scheduling
分布式并行算法在长周期原油混输调度中的应用
5) parallel distributed arithmetic
并行分布式算法
1.
This dissertation concisely compares the parallel distributed arithmetic with the serial distributed arithmetic and demonstrates the advantages of high-speed FIR digital filter based on parallel distributed arithmetic, then presents a novel structure of high-speed FIR digital filter.
本文通过对串行分布式算法和并行分布式算法作对比研究,分析了基于并行分布式算法的FIR滤波器速度上的优势,设计出一种新颖的高速并行分布式算法结构,并根据该算法结构实现了一种满足处理速度200MHz,12位31阶FIR数字低通滤波器。
2.
FIR is the core of the system, by adopting parallel distributed arithmetic, the speed of the system can be improved significantly.
设计采用了Xilinx公司的VirtexII系列芯片,作为预处理核心部分的FIR滤波器采用了并行分布式算法,提高了处理速度。
3.
Windows function design method of FIR digital filter is introduced,and the parallel distributed arithmetic is used to implement a 32 orders FIR digital filter.
阐述了有限冲击响应(FIR)低通滤波器的窗函数设计方法,利用并行分布式算法在现场可编程门阵列上实现了32阶FIR低通滤波器。
6) parallel distributed compensation
并行分布补偿法
1.
The parallel distributed compensation(PDC) is todesign fuzzy controllers and fuzzy observers for T-S fuzzy models.
采用 T-S 模糊模型逼近非线性系统,使用并行分布补偿法(PDC)设计对象 T-S 模型的模糊控制器和观测器,模糊控制器分别用状态反馈和状态反馈加附加控制量两种方法实现,稳定性条件和控制器的设计除了介绍已有的方法外,还提出一种新的性能指标约束的稳定性条件和一种实现跟踪性能的控制器设计方法,这些方法一方面通过配置闭环极点的方法改善系统性能,解决了一些对系统动态性能有所要求的问题,另一方面,通过添加附加的控制信号,使系统获得了满意的跟踪性能。
2.
The parallel distributed compensation(PDC) is to design fuzzy controllers for T-S fuzzy models.
采用T-S模糊模型逼近非线性系统,使用并行分布补偿法(PDC)设计对象T-S模型的模糊控制器。
补充资料：地下采矿方法设计的计算机方法
地下采矿方法设计的计算机方法
computerized design of under-ground mining method
d一x!0 eo一kuong fongfo shejl deJ一suanjl fongfa地下采矿方法设计的计算机方法(c omPuter-ized design of underground mining method)用计算机和优化技术完成地下采矿方法设计的一种手段。由于地下采矿方法设计时，要考虑的因素很多，判断决策时又十分灵活，没有固定的程式和准则，计算机处理时难度较大，因此，世界各国在20世纪80年代才开始将计算机和现代数学方法应用于地下采矿方法的设计。地下采矿法设计的计算机方法包含采矿方法优选和采场结构参数的优化两方面的内容。其目的是达到安全、经济、有效地采出矿石。 采矿方法的优选主要方法有模糊数学法、专家系统法、多目标决策法和价值工程法等。 (l)模糊数学法选择采矿方法的主要依据是众多的地质技术条件。但是，并没有定义明确的选择准则可以遵循，所以，采用模糊数学法处理。首先，初选一些采矿方法作为候选者，已知这些采矿方法所要求的地质技术条件。然后列出拟选择采矿方法的矿山的地质技术条件，计算并确定它们与候选采矿方法所要求的地质技术条件之间的模糊相似程度，选择条件最相近的那个采矿方法。 模糊数学还可用来预测采矿方法将取得的技术经济指标。首先，列出本矿山的地质技术条件，再收集一些采用同样采矿方法的其他矿山的地质技术条件，对它们进行模糊聚类。聚类时，与本矿山近似程度最高的矿山取得高权值，其余矿山按聚类近似程度排序依次取较低的权值;然后将各矿山用这种采矿方法取得的技术经济指标加权平均，得到本矿山采用这种采矿方法可能取得的技术经济指标。 (2)专家系统法采矿专家选择采矿方法时，通常先根据矿岩稳固性选择空场法、崩落法或充填法等采矿方法的大类别;然后根据矿体倾角及其他条件选择运输方式和长壁法、分段崩落法等采矿方法小类别;再根据矿体厚度或分段高度选择浅孔、中深孔或深孔等不同的落矿方式。这个过程是一个明显的逻辑推理过程。把这种逻辑因果关系总结成规则，存放在计算机系统中，就建立了采矿方法选择的专家系统(见采矿专家系统)。使用时，输人所设计的矿山的地质技术条件.系统就会自动推理，选择出适用的采矿方法。 (3)多目标决策法选择采矿方法时，考虑采矿成本、采准切割量、矿石贫化率、矿石损失率、采场生产能力等多个因素。这些因素从不同侧面反映采矿方法的优劣，具有各自的计量单位。采用多目标决策法，将这些因素综合起来，从整体上评价几种采矿方法的可行方案，从中择优。 (4)价值工程法价值工程中，事物的价值用其功能与成本的比值来衡量。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条