期刊文献+
共找到40篇文章
< 1 2 >
每页显示 20 50 100
梯级水电站群并行多目标优化调度方法 被引量:17
1
作者 牛文静 冯仲恺 +2 位作者 程春田 武新宇 申建建 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期104-112,共9页
为保障梯级水电站群多目标优化调度问题的计算效率和求解精度,提出了基于Fork/Join多核并行框架的并行多目标遗传算法。该方法以多目标遗传算法为基础,引入多种群异步进化策略保证种群间个体多样性;采用迁移机制保障子种群的信息有机互... 为保障梯级水电站群多目标优化调度问题的计算效率和求解精度,提出了基于Fork/Join多核并行框架的并行多目标遗传算法。该方法以多目标遗传算法为基础,引入多种群异步进化策略保证种群间个体多样性;采用迁移机制保障子种群的信息有机互馈,提升算法收敛性和解集多样性;利用并行技术实现子种群在各内核的同步求解,提高计算效率。针对问题特点,耦合个体实数串联编码方法、混沌初始化种群策略和约束Pareto占优机制等,进一步提升方法寻优性能。澜沧江流域梯级水电站群多目标优化调度结果表明,所提方法可充分利用多核资源,提升模型计算效率与求解精度,并能获得分布均匀、合理可行的调度方案集,为水电系统多目标高效决策提供科学依据。 展开更多
关键词 梯级水电站群 优化调度 多目标优化 遗传算法 并行计算 Fork/Join框架
原文传递
基于分布式数据集的并行计算框架内存优化方法 被引量:4
2
作者 夏立斌 刘晓宇 +1 位作者 姜晓巍 孙功星 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期43-51,共9页
随着科学计算和人工智能技术的快速发展,分布式环境下的并行计算已成为解决大规模理论计算和数据处理问题的重要手段。内存容量的提高以及迭代算法的广泛应用,使得以Spark为代表的内存计算技术愈发成熟。但是,当前主流的分布式内存模型... 随着科学计算和人工智能技术的快速发展,分布式环境下的并行计算已成为解决大规模理论计算和数据处理问题的重要手段。内存容量的提高以及迭代算法的广泛应用,使得以Spark为代表的内存计算技术愈发成熟。但是,当前主流的分布式内存模型和计算框架难以兼顾易用性和计算性能,并且在数据格式定义、内存分配、内存使用效率等方面存在不足。提出一种基于分布式数据集的并行计算方法,分别从模型理论和系统开销两个角度对内存计算进行优化。在理论上,通过对计算过程进行建模分析,以解决Spark在科学计算环境下表达能力不足的问题,同时给出计算框架的开销模型,为后续性能优化提供支持。在系统上,提出一种框架级的内存优化方法,该方法主要包括对跨语言分布式内存数据集的重构、分布式共享内存的管理、消息传递过程的优化等模块。实验结果表明,基于该优化方法实现的并行计算框架可以显著提升数据集的内存分配效率,减少序列化/反序列化开销,缓解内存占用压力,应用测试的执行时间相比Spark减少了69%~92%。 展开更多
关键词 内存计算 并行计算 内存优化 Spark框架 消息传递接口
下载PDF
基于分布式对象的并行计算框架(英文) 被引量:1
3
作者 李国东 张德富 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期342-353,共12页
在为工作站机群构造并行软件的过程中,计算特征和组成特征非常重要.但是,由于缺乏有效的支撑环境,当今的分布式并行计算软件系统效率低下,这在计算特征方面尤为明显.提出一个基于分布式对象的并行计算框架,目的在于保证高效的并行计算开... 在为工作站机群构造并行软件的过程中,计算特征和组成特征非常重要.但是,由于缺乏有效的支撑环境,当今的分布式并行计算软件系统效率低下,这在计算特征方面尤为明显.提出一个基于分布式对象的并行计算框架,目的在于保证高效的并行计算开发,提供封装和复用并行程序的机制,并保证系统的动态平衡和容错性.框架是4层模型,包括对象组层和移动对象层.实验结果证明了方案的有效性. 展开更多
关键词 分布式对象 移动对象 并行计算 工作站机群 框架 并行软件 软件开发
下载PDF
并行处理技术在全球海量地理信息数据质量控制中的应用 被引量:6
4
作者 周琦 杜晓 +3 位作者 张俊辉 郑义 林尚纬 万咏涛 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第7期29-33,共5页
针对全球海量地理信息数据成果数据量大、数据类型丰富、质量检查内容多的特点,本文将分布式并行计算技术、多线程技术应用到地理信息数据质量控制体系中,基于MapReduce框架实现了多源多时相海量数据并行质量控制,把算法结构由一个周期... 针对全球海量地理信息数据成果数据量大、数据类型丰富、质量检查内容多的特点,本文将分布式并行计算技术、多线程技术应用到地理信息数据质量控制体系中,基于MapReduce框架实现了多源多时相海量数据并行质量控制,把算法结构由一个周期执行一个操作改造为一个周期执行多个操作的并行处理,从根本上解决重复操作多、计算慢的质量检查难题。选取核心矢量要素、DOM成果、DEM成果作为典型数据案例开展效率对比试验。试验结果表明,该技术方案的处理效率比传统技术方案提高2~3倍,有效地压缩了任务执行时间,节约了任务执行成本,实现了对海量地理信息数据的快速质量控制,保障了全球地理信息数据的成果质量。 展开更多
关键词 海量地理信息数据 质量控制 分布式并行计算 多线程 MAPREDUCE框架
下载PDF
基于JASMIN的地下水流大规模并行数值模拟 被引量:6
5
作者 程汤培 莫则尧 邵景力 《计算物理》 CSCD 北大核心 2013年第3期317-325,共9页
针对具有精细网格剖分、长时间跨度特征的地下水流模拟中计算时间长、存储开销大等瓶颈问题,基于MODFLOW三维非稳定流计算方法,提出基于网格片的核心算法以及基于影像区的通信机制,并在JASMIN框架上研制了大规模地下水流并行数值模拟程... 针对具有精细网格剖分、长时间跨度特征的地下水流模拟中计算时间长、存储开销大等瓶颈问题,基于MODFLOW三维非稳定流计算方法,提出基于网格片的核心算法以及基于影像区的通信机制,并在JASMIN框架上研制了大规模地下水流并行数值模拟程序JOGFLOW.通过河南郑州市中牟县雁鸣湖水源地地下水流的模拟,对程序正确性和性能进行了验证;通过建立一个具有精细网格剖分的假想地下水概念模型对可扩展性进行测试.相对于32核的并行程序,在512以及1 024个处理机上的并行效率分别可达77.2%和67.5%.数值模拟结果表明,JOGFLOW具有较好的计算性能与可扩展性,能够有效使用数百上千计算核心,支持千万量级以上网格剖分的地下水流模型的大规模并行计算. 展开更多
关键词 高仿真地下水流模拟 大规模并行计算 JOGFLOW MODFLOW JASMIN框架
下载PDF
一种面向异构计算的结构化并行编程框架 被引量:5
6
作者 李安民 计卫星 +4 位作者 廖心怡 高建花 谈兆年 王一拙 石峰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第3期424-432,共9页
随着人工智能时代的到来,异构计算在深度学习、科学计算等领域发挥着越来越重要的作用。目前异构计算系统在应用上的瓶颈之一在于缺少高效的软件开发框架,已有的OpenCL、CUDA等支持GPU、DSP及FPGA的编程框架基于C/C++语言和传统的并行... 随着人工智能时代的到来,异构计算在深度学习、科学计算等领域发挥着越来越重要的作用。目前异构计算系统在应用上的瓶颈之一在于缺少高效的软件开发框架,已有的OpenCL、CUDA等支持GPU、DSP及FPGA的编程框架基于C/C++语言和传统的并行编程方法,导致软件开发效率较低,软件推理和调试困难,难以灵活处理计算设备之间的协作和调度。提出一种面向异构计算平台的基于脚本语言的结构化并行编程框架,提供结构化的并行编程接口,支持计算任务到异构计算设备的映射,便于并行程序的推理和验证。设计并实现了基于遗传算法的结构化调度算法,充分利用异构计算系统的计算能力,提高了异构计算系统的软件开发效率。实验结果表明,提出的编程框架在CPU+GPU平台上实现了相对于单处理器1.5到2.5倍的加速比。 展开更多
关键词 异构计算 并行计算 编程框架 结构化编程
下载PDF
基于MapReduce模型遗传算法的一种改进与实现 被引量:5
7
作者 胡涛 《电子设计工程》 2013年第5期32-35,39,共5页
遗传算法的内在隐并行性决定了其能够以少量的问题编码进而处理大量模式,不少处理更大规模且复杂问题的并行遗传算法也提了出来。本文给出了在Hadoop中MapReduce并行计算框架下简单遗传算法的并行化处理流程,结合框架处理输入和输出键... 遗传算法的内在隐并行性决定了其能够以少量的问题编码进而处理大量模式,不少处理更大规模且复杂问题的并行遗传算法也提了出来。本文给出了在Hadoop中MapReduce并行计算框架下简单遗传算法的并行化处理流程,结合框架处理输入和输出键值对的特点提出了基于最小堆的最优个体保留策略的遗传算法在的设计与实现,进一步优化了算法的收敛速度。实验结果表明:运用框架的并行处理能力及堆的线性操作时间,应用于较大规模复杂问题该算法实现在收敛速度上呈良好特性。 展开更多
关键词 MAPREDUCE模型 并行计算框架 遗传算法 最小堆结构
下载PDF
基于Spark的证据邻域粗糙并行分类高效算法 被引量:5
8
作者 李铭 丁卫平 +3 位作者 鞠恒荣 孙颖 秦廷桢 黄嘉爽 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期409-419,共11页
传统邻域分类器因良好的分类性能在分类问题中得到广泛应用。但数据规模和维度的不断增加,提高了邻域分类器的处理难度。为解决这一问题,该文基于Spark实现邻域决策错误率并行属性约简算法,删除数据中的冗余属性,减少数据间的不确定性... 传统邻域分类器因良好的分类性能在分类问题中得到广泛应用。但数据规模和维度的不断增加,提高了邻域分类器的处理难度。为解决这一问题,该文基于Spark实现邻域决策错误率并行属性约简算法,删除数据中的冗余属性,减少数据间的不确定性。该算法能减少分类过程中数据计算时间,提高分类计算效率。邻域分类器在分类决策过程中采用的多数投票机制没有考虑到邻域样本的空间差异性与标签不确定性,易导致错误分类。该文在Spark框架下将D-S证据理论引入邻域分类器,并行融合整个邻域空间的证据支持信息,提出基于Spark的邻域证据并行分类算法。实验结果表明,该文提出的算法相较于传统邻域分类器,在处理大规模数据时计算时间更少、效率更高,对未分类样本的分类精度更高。 展开更多
关键词 属性约简 D-S证据理论 邻域分类器 邻域粗糙集 并行计算 Spark框架
下载PDF
基于PANDA的并行显式有限元程序开发 被引量:5
9
作者 陈成军 柳阳 +2 位作者 张元章 白小勇 何颖波 《计算力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第B04期204-207,214,共5页
冲击响应数值模拟在军用与民用领域有广泛的应用需求,但现有串行分析程序难以满足求解规模和效率的需求,因此需要开发并行显式有限元程序。本文在分析了显式有限元串行基本算法的基础上,设计了相应的并行算法,采用模块化程序开发模式基... 冲击响应数值模拟在军用与民用领域有广泛的应用需求,但现有串行分析程序难以满足求解规模和效率的需求,因此需要开发并行显式有限元程序。本文在分析了显式有限元串行基本算法的基础上,设计了相应的并行算法,采用模块化程序开发模式基于PANDA程序框架开发了并行显式有限元分析程序DynPack,并进行了算例验证。算例表明,DynPack实现了结构冲击响应的大规模并行计算,并具有较高的并行效率。 展开更多
关键词 冲击响应 并行计算 显式有限元 PANDA框架 程序设计
下载PDF
NetCDF物理海洋数据云存储技术研究 被引量:5
10
作者 夏伟 艾波 +1 位作者 杨应召 尚恒帅 《海洋技术学报》 2019年第4期71-78,共8页
物理海洋数据具有多维、时空和海量等特征,主要以NetCDF结构化文件格式进行存储。然而,在分布式环境中,结构化文件存在数据块寻址困难、边界不易判定等问题,制约着大数据场景下的存储及应用。论文设计基于HDFS+Spark的NetCDF物理海洋数... 物理海洋数据具有多维、时空和海量等特征,主要以NetCDF结构化文件格式进行存储。然而,在分布式环境中,结构化文件存在数据块寻址困难、边界不易判定等问题,制约着大数据场景下的存储及应用。论文设计基于HDFS+Spark的NetCDF物理海洋数据云存储方案,首先采用HDFS分布式存储技术存储和管理物理海洋数据;并设计基于Spark并行计算框架的数据分片方案,复写读取接口获取分布式环境下的NetCDF文件数据块地址,实现了物理海洋数据的高效率存储与查询分析。选取中国海域100 a时长的物理海洋数据进行波高-周期散布图统计实验。结果表明:在数亿级记录数条件下,文中方法可将查询分析耗时由集中式文件存储方式的2300s缩短至50s内,效率较集中式文件存储方式提升95%以上,验证了该方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 物理海洋数据 NETCDF HDFS 并行计算框架 SPARK
下载PDF
Review of the algebraic linear methods and parallel implementation in numerical simulation of groundwater flow 被引量:1
11
作者 CHENG Tang-pei LIU Xing-wei +1 位作者 SHAO Jing-Li CUI Ya-li 《Journal of Groundwater Science and Engineering》 2016年第1期12-17,共6页
The desire to increase spatial and temporal resolution in modeling groundwater system has led to the requirement for intensive computational ability and large memory space. In the course of satisfying such requirement... The desire to increase spatial and temporal resolution in modeling groundwater system has led to the requirement for intensive computational ability and large memory space. In the course of satisfying such requirement, parallel computing has played a core role over the past several decades. This paper reviews the parallel algebraic linear solution methods and the parallel implementation technologies for groundwater simulation. This work is carried out to provide guidance to enable modelers of groundwater systems to make sensible choices when developing solution methods based upon the current state of knowledge in parallel computing. 展开更多
关键词 GROUNDWATER flow simulation parallel ALGEBRAIC ALGORITHMS Krylov subspacemethods PRECONDITIONING GPU computing parallel computing framework
下载PDF
雷达组网探测系统协同引导软件设计与实现
12
作者 任骞 李维 司力鹏 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2023年第9期794-801,共8页
针对多目标复杂场景下装备协同引导信息处理流程复杂,计算量大,难以保证引导数据率要求的问题,本文提出了一种服务/应用分离的分布式并行计算软件架构。服务层软件侧重于引导消息生成及分发,在服务访问方面采用微服务架构以及主备机冗... 针对多目标复杂场景下装备协同引导信息处理流程复杂,计算量大,难以保证引导数据率要求的问题,本文提出了一种服务/应用分离的分布式并行计算软件架构。服务层软件侧重于引导消息生成及分发,在服务访问方面采用微服务架构以及主备机冗余设计均衡系统负载、提高系统稳定性,在信息处理方面采用多线程技术配合openMP并行计算库提高计算效率。应用层软件侧重于引导信息显示及控制,基于Qt实现了多进程插件式集成框架,提高了拓展性和安全性。本文验证了饱和攻击场景下不同软件架构引导信息生成的指标,本文提出的软件架构在平均耗时、数据率达成率、丢帧率、重帧率等指标上大为改善,具备很高的实用价值。 展开更多
关键词 雷达组网 协同引导 并行计算 OPENMP 集成框架
下载PDF
Observer模式在.NET多线程并行计算中的应用 被引量:3
13
作者 刘健 董倩兰 《计算机时代》 2010年第11期13-16,共4页
对观察者(Observer)设计模式进行了分析,并利用.NET框架对其进行了改进;基于.NET Framework 4.0,将改进后的模型应用到多线程并行程序的设计中,从而简化了开发过程,并且使系统结构更清晰,便于扩展和维护。
关键词 设计模式 并行计算 多线程 OBSERVER .NET framework 4.0
下载PDF
一种对象化并行计算框架 被引量:2
14
作者 唐云善 缪巍巍 《计算机系统应用》 2015年第7期35-40,共6页
分布式计算、并行计算、内存计算是目前提高计算性能的关键技术和热点研究领域.在大数据环境下,针对数据型统计分析系统性能劣化明显、不能满足用户使用需求的问题,提出了一种轻量级高性能对象化并行计算架构,研制了该架构的对象服务组... 分布式计算、并行计算、内存计算是目前提高计算性能的关键技术和热点研究领域.在大数据环境下,针对数据型统计分析系统性能劣化明显、不能满足用户使用需求的问题,提出了一种轻量级高性能对象化并行计算架构,研制了该架构的对象服务组件、对象管理服务组件和客户端代理组件,并将该架构和组件在国家电网资产质量监督管理系统中进行了验证应用,其效果表明该框架能大幅提升大数据处理效率. 展开更多
关键词 并行计算框架 分布式计算 内存计算
下载PDF
面向大规模地震数据并行处理高速可扩展通信技术应用研究 被引量:1
15
作者 包红林 李敏 +1 位作者 邵志东 张代兰 《石油物探》 CSCD 北大核心 2022年第5期793-800,共8页
随着地震数据规模的不断增大,在进行数据并行处理时,并行计算通信框架因使用TCP(Transmission Control Protocol)协议存在网络吞吐量低、高时延等性能问题,以及主从并行模式下存在主节点网卡性能瓶颈问题,制约了数据并行处理效率的线性... 随着地震数据规模的不断增大,在进行数据并行处理时,并行计算通信框架因使用TCP(Transmission Control Protocol)协议存在网络吞吐量低、高时延等性能问题,以及主从并行模式下存在主节点网卡性能瓶颈问题,制约了数据并行处理效率的线性提升,集群节点规模扩展性下降明显。为此,提出采用RoCE(RDMA over Converged Ethernet)协议替换TCP协议、主节点配置高性能100 GE网卡的高效并行计算通信优化方案,解决了并行计算框架存在的数据网络传输性能问题及主节点同时收集多个计算节点计算结果数据的网络性能瓶颈问题,实现了高速可扩展技术的大规模地震数据处理通信应用方案,计算节点可快速完成数据通信,提升了大规模地震数据处理计算效率;另外采用UCX(Unified Communication X)技术还提升了应用系统的可移植性与使用的便捷性。逆时偏移处理数据的测试结果表明,对于本次大规模数据的处理,逆时偏移并行计算效率提升了32.8%,效果显著,可缩短大规模地震数据逆时偏移计算的时间,并减少计算能源消耗,因此具有很高的实用价值和经济效益。 展开更多
关键词 大规模地震数据处理 逆时偏移处理 并行计算 MPI 通信框架 计算效率 RoCE 100 GE网卡
下载PDF
LDA算法在Mahout下的高效实现(英文) 被引量:2
16
作者 许伯熹 胡宁 +2 位作者 陈文斌 高卫国 程晋 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期118-130,共13页
通过对运用Gibbs采样的Latent Dirichlet Allocation(LDA)算法和MapReduce计算框架的细致研究,实现了LDA算法在Mahout下的分布式并行计算.详细地考察了该分布式并行计算程序的计算性能,并深入地探讨了一些影响计算性能的关键问题.
关键词 LATENT DIRICHLET ALLOCATION GIBBS采样 Mahout 分布式并行计算 MapReduce计算框架
下载PDF
一种跨平台的并行编程框架设计与实现 被引量:1
17
作者 李婷 徐云 +1 位作者 聂鹏宇 潘玮华 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第8期43-47,共5页
并行程序设计的复杂性及并行计算平台的多样性导致程序可移植性较差。为此,设计并实现一种跨平台、分层次的并行编程框架OpenCH。该框架通过两层并行函数库和层次化的API设计,对上层应用程序隐藏并行化细节,为基于不同计算平台的库函数... 并行程序设计的复杂性及并行计算平台的多样性导致程序可移植性较差。为此,设计并实现一种跨平台、分层次的并行编程框架OpenCH。该框架通过两层并行函数库和层次化的API设计,对上层应用程序隐藏并行化细节,为基于不同计算平台的库函数设计了统一的函数接口,使底层平台的变化对上层应用程序透明。根据底层函数库的开发,给出一种填充式的编程方法和任务调度系统。将OpenCH应用于遥感影像分类,实验结果证明,基于该框架开发的并行程序可运行于多种并行计算平台,并具有较高的并行加速比,编程框架本身造成的时间开销低于15%。 展开更多
关键词 并行计算 并行编程框架 跨平台 OpenMP编程 MPI编程 CUDA编程
下载PDF
基于GPU的并行Cholesky分解及其应用 被引量:1
18
作者 沈雁 戴瑜兴 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期284-289,共6页
在OpenCL并行计算框架的clMAGMA库中,Cholesky分解算法采用大尺寸分块并行方法,不能充分利用GPU的高速局部存储器,且在计算过程中存在多次GPU-CPU间的数据传递。为此,提出采用小尺寸分块并行方法,充分利用GPU中的高速局部存储器,使矩阵... 在OpenCL并行计算框架的clMAGMA库中,Cholesky分解算法采用大尺寸分块并行方法,不能充分利用GPU的高速局部存储器,且在计算过程中存在多次GPU-CPU间的数据传递。为此,提出采用小尺寸分块并行方法,充分利用GPU中的高速局部存储器,使矩阵子块的逆矩阵得到复用,完成对称正定矩阵的高效Cholesky分解,并且其能够应用于三维视觉光束平差问题中的大型正定矩阵的分解。实验结果表明,该方法的Cholesky分解速度比clMAGMA提升50%以上,针对光束平差问题,比Ceres Solver中使用的Eigen库速度提升约38倍。 展开更多
关键词 正定系统 CHOLESKY分解 并行计算 OpenCL框架 光束平差
下载PDF
一种基于集群的通用并行计算框架设计 被引量:1
19
作者 王宁 《现代计算机(中旬刊)》 2016年第12期20-25,32,共7页
近年来各领域应用的数据量和计算量需求都大幅增加,传统单个计算设备往往无法胜任如此规模的计算量,因此越来越多的领域开始尝试使用并行计算技术,分布式并行计算是进行并行计算的一种主要方式,常见的框架为基于Map Reduce的Hadoop。提... 近年来各领域应用的数据量和计算量需求都大幅增加,传统单个计算设备往往无法胜任如此规模的计算量,因此越来越多的领域开始尝试使用并行计算技术,分布式并行计算是进行并行计算的一种主要方式,常见的框架为基于Map Reduce的Hadoop。提出一种基于集群的通用并行计算框架,参考"管道过滤器"模式,对三个模块"任务划分"、"控制器节点"和"计算节点"都进行详细设计描述,相对于Hadoop,对有向无环图型任务由更好支持,并且支持迭代型任务,另外增加缓存机制,减少系统耗时,一定程度支持实时性应用。 展开更多
关键词 并行计算 集群 系统框架 有向无环图 缓存
下载PDF
基于属性树的并行化增量式动态属性约简算法
20
作者 秦廷桢 丁卫平 +4 位作者 鞠恒荣 李铭 黄嘉爽 陈悦鹏 王海鹏 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期939-951,共13页
传统增量算法主要侧重于从更新近似的角度进行属性约简,但在处理大规模数据集时需要评估所有属性并反复计算重要度,提升时间复杂度,降低效率。针对上述问题,文中提出基于属性树的并行化增量加速策略,关键步骤是将所有属性聚类成多棵属... 传统增量算法主要侧重于从更新近似的角度进行属性约简,但在处理大规模数据集时需要评估所有属性并反复计算重要度,提升时间复杂度,降低效率。针对上述问题,文中提出基于属性树的并行化增量加速策略,关键步骤是将所有属性聚类成多棵属性树进行并行化动态属性评估。首先,根据属性树相关性度量选择合适的属性树进行属性评估,降低时间复杂度。再增加分支系数至停止准则中,随着分支深度的增加进行动态增加,可使算法在达到最大阈值后自主跳出循环,有效避免原先的冗余计算,提高效率。基于上述策略,提出基于属性树的增量属性约简算法,同时与Spark并行机制结合,设计基于属性树的并行化增量式动态属性约简算法。在多个数据集上的广泛实验表明,文中算法在保持分类性能的同时,可提高动态变化数据集约简的搜索效率,具有较好的性能优势。 展开更多
关键词 属性约简 属性树 知识粒度 并行计算 增量学习 Spark框架
下载PDF
上一页 1 2 下一页 到第
使用帮助 返回顶部