检索结果-南通市图书馆

作者：王琦湖南大学

学位级别：硕士

车辆边缘计算(VEC)是一种新型的计算模式,在提高智能网联车辆计算能力方面具有巨大潜力,可支持计算密集、能源消耗和延迟敏感型的基于深度神经网络(DNN)的智能车载应用。现有的研究成果表明,通过DNN任务分割的方式联合设备和边缘节点协... 详细信息

车辆边缘计算(VEC)是一种新型的计算模式,在提高智能网联车辆计算能力方面具有巨大潜力,可支持计算密集、能源消耗和延迟敏感型的基于深度神经网络(DNN)的智能车载应用。现有的研究成果表明,通过DNN任务分割的方式联合设备和边缘节点协同执行推理任务是一种降低延迟和能耗的有效方法。然而,由于VEC中边缘节点的计算资源有限并需要同时为多辆车提供计算资源,分配给每个任务的计算资源可能是不同的,这会导致DNN推理任务最佳分割点是不同的。如何设计VEC车载DNN模型协同卸载算法具有重要意义,高效的算法使车辆能够依据边缘节点的计算资源动态自适应地选择DNN任务的最佳分割点进行计算卸载,从而进一步减少车载DNN推理任务的处理延迟。本文针对VEC场景下DNN任务协同卸载中遇到的若干挑战,提出了两种车辆边缘计算环境下的DNN模型协同卸载算法以加速任务的处理速度。具体内容如下:***模型车-边协同卸载的动态资源分配算法。该算法考虑在RSU的覆盖范围内,MEC服务器动态地向为多个车辆分配计算资源,提出了一种联合车辆-边缘的DNN推理任务协同卸载方案Jo VEO。针对有延迟约束的车载DNN任务,定义了MEC服务器计算资源动态分配和DNN任务最佳分割点选择的NP-hard优化问题,该问题的目标是最小化系统内所有车辆DNN任务的整体延迟。随后设计了一种基于化学反应优化的算法,并对所提方案进行了仿真评估,实验结果表明,Jo VEO方案在整体延迟和失败率方面优于其他三个基准方案,且接近最优方案。2.基于自主学习的DNN模型V2V协同卸载算法。该算法提出了一个在动态变化的车联网环境中DNN任务的V2V协同卸载方案,充分利用资源空闲车辆的计算资源,降低DNN任务的平均处理延迟。针对动态V2V环境中获取全局信息困难的挑战,提出了一种基于在线学习的动态自适应卸载决策算法OLAO,并使用一种改进的UCB算法提升在线学习的效率。大量的仿真实验评估了所提方案及算法,实验结果表明,OLAO在DNN任务在平均处理延迟方面优于其他三个基准方案,同时,基于UCB算法的学习效率远高于基于ε-Greedy算法的方案。

关键词：车辆边缘计算计算卸载协同DNN推理 DNN分割化学反应优化多臂赌博机

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面向多模态函数优化的杂合克隆选择算法研究

面向多模态函数优化的杂合克隆选择算法研究

作者：王海峰湖南大学

学位级别：硕士

多模态函数优化问题是科学研究与工程实践中的常见的一类优化问题，其存在多个全局最优解与局部最优解，具有全局寻优的难度大，传统算法不容易求解的特点。而克隆选择优化算法是一种借鉴生物界自然选择和淘汰机制的概率搜索算法，它具... 详细信息

多模态函数优化问题是科学研究与工程实践中的常见的一类优化问题，其存在多个全局最优解与局部最优解，具有全局寻优的难度大，传统算法不容易求解的特点。而克隆选择优化算法是一种借鉴生物界自然选择和淘汰机制的概率搜索算法，它具有高度的并行性、算法效率高、算法鲁棒性高、普适性好以及简明易扩展等特性，现已广泛应用于模式识别、异常和故障诊断、机器人控制、网络入侵检测以及函数优化等领域，其表现出了较卓越的性能和效率。经典克隆选择算法使用“复制—交叉—变异”机制和按适应性比例选择，算法多采用二进制编码方式，对于大规模多变量优化问题存在计算精度不高、编解码计算量大、局部优化性能不足等缺陷。针对传统克隆选择算法的缺陷，本文致力于对克隆选择算法的改进与优化，主要工作包括：针对多模态优化问题与克隆选择优化算法的特点，提出杂合克隆选择优化算法的研究思路，分析了克隆选择算法的多样性、收敛效率、寻优效率等问题;提出一种二进制编码的克隆选择和模拟退火混合算法，在分析模拟退火算法优缺点基础上提出了该混合算法的设计思想与具体流程实现，并通过在函数优化中的实验仿真分析了算法的性能效率;提出一种实数编码的粒子群克隆选择算法，给出一种新的粒子群算法和克隆选择算法的结合方式、算法初始化方式以及评价方法，并将该算法应用于多模态函数优化中的，以测试其优化收敛效率。实验和分析表明，本文提出的杂合克隆选择算法具有并行计算、高效与鲁棒性，能较好的解决多模态的函数优化问题，杂合算法设计思想对于解决其他类型的优化问题也具有较好的参考价值。

关键词：多模态函数优化克隆选择算法粒子群算法模拟退火算法

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基于量子进化算法的机器人联盟编组优化研究

基于量子进化算法的机器人联盟编组优化研究

作者：许波湖南大学

学位级别：硕士

机器人联盟问题属于NP完全的复杂的组合优化问题。基于量子衍生机制的量子信息表达方式与量子门干涉推理方法是一种潜在的可行解决办法。量子概率编码的表达多样性和量子进化算法的并行搜索能力,使得量子进化算法很适合于求解组合优化... 详细信息

机器人联盟问题属于NP完全的复杂的组合优化问题。基于量子衍生机制的量子信息表达方式与量子门干涉推理方法是一种潜在的可行解决办法。量子概率编码的表达多样性和量子进化算法的并行搜索能力,使得量子进化算法很适合于求解组合优化问题。量子进化算法在求解典型的组合优化问题上的成功,启发了我们将其应用到机器人联盟问题。本文分析了机器人单个联盟以及联盟结构生成问题的特点,对当前机器人联盟生成算法进行了总结和分类,并分析各自算法的优点和不足,指出启发式算法与进化算法的结合是解决机器人联盟生成问题的有效途径。并将量子进化算法应用到机器人单个联盟以及联盟结构生成问题,运用编码的映射将资源配置和任务分配合并为一个过程,降低了问题的复杂性。实验结果表明了本文算法对解决单个联盟问题以及联盟结构生成问题的有效性与先进性。本文的主要的研究内容和成果如下:(1)对机器人联盟及其相关问题进行了探讨,包括联盟问题的提出,机器人联盟问题和联盟环境的形式化描述,单个联盟问题以及联盟结构问题的数学模型以及联盟问题解空间复杂性的分析。(2)针对单个联盟问题,提出了基于量子进化算法的单个联盟算法。并针对基本的量子进化算法引入“基于信息正反馈的岛屿模型”对其改进,采用进化方程对量子门进行更新,使其具有更快的收敛速度和不再易于陷入局部极值。对比实验结果表明,算法不但保持了量子进化算法并行性、鲁棒性强等优点,而且提高了解的质量,加快了收敛速度,不易陷入局部极值,收敛稳定性较高。同时算法基于岛屿模型的信息反馈机制和采用进化方程对量子门进行更新比基本的量子进化算法机制更灵活、更有效、有更高的鲁棒性,可以有效减少联盟生成的搜索时间和计算量,可实现性较好。(3)针对联盟结构问题,提出了基于量子进化算法的联盟结构生成算法。运用编码的映射,将资源组合和任务分配合并为一个过程,降低了问题的复杂性,根据联盟结构生成问题的特点,在采用量子进化算法求解的时候,对量子进化算法中的相关部分(量子编码、适应度函数等)重新进行了设计。对比实验结果表明,算法在联盟结构生成问题中同样能保证解的质量,加快了收敛速度,不易陷入局部极值,收敛稳定性较高,可以有效减少联盟结构生成的搜索时间和计算量。

关键词：机器人联盟组合优化量子计算量子进化算法联盟问题

基于LSTM的无监督WSN数据异常检测方法研究

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基于LSTM的无监督WSN数据异常检测方法研究

作者：丁伶利湖南大学

学位级别：硕士

无线传感器网络(Wireless Sensor networks,WSN)是从感知世界收集数据的主要途径,由若干传感器协同工作,从物理世界种感知和收集目标区域内信息。但是针对无线传感器网络获取的数据进行异常检测却面临着许多挑战:首先,异常检测算法需要... 详细信息

无线传感器网络(Wireless Sensor networks,WSN)是从感知世界收集数据的主要途径,由若干传感器协同工作,从物理世界种感知和收集目标区域内信息。但是针对无线传感器网络获取的数据进行异常检测却面临着许多挑战:首先,异常检测算法需要具备较低的算法复杂度和内存空间。其次,无线传感器网络节点采集的数据规模大、维度高,使得数据异常检测效率大大降低。并且,节点采集的样本一般都是不带标签的,需要人工对数据进行标注,因此,监督学习的方法由于标注成本太高无法很好的使用。针对无监督框架下的无线传感器网络数据的异常检测,本文采用一种基于长短时记忆网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM)的无监督检测方法:LSTM-SVDD(Support Vector Data Description,SVDD)。使用基准数据集traffic dataset、SWa T和WADI进行实验仿真验证,实验结果表明本文所提的LSTM-SVDD算法相比于传统的异常检测方法在检测精度上有了显著的提升,具有实际应用价值。论文主要工作如下:(1)针对数据缺乏标签和高维度问题,提出基于LSTM的无监督框架异常检测算法。通过LSTM来分析和捕捉序列之间的依赖关系并提取相应的关键信息,辅助下一步单分类任务实现,从而有效提升无线传感器网络数据异常检测精度。(2)针对在线异常检测问题,定义一个简化的异常检测目标函数来联合训练模型参数,使得模型在提取时序数据中的显著特征的基础上,也能加快训练速度,从而实现快速高效的异常检测,避免数据存储而占用内存。另外,基于LSTM架构的通用性,引入另一种变体GRU,并与基于LSTM模型的算法进行实验对比,实验结果表明本文的LSTM-SVDD方法整体性能具有一定优越性。

关键词：异常检测传感器网络 LSTM模型支持向量数据描述无监督学习联合训练

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基于预测模型的动态多目标优化算法研究

基于预测模型的动态多目标优化算法研究

作者：陈超湖南大学

学位级别：硕士

动态多目标优化问题（DMOP）是科学研究与工程实践中普遍存在的基础性优化问题，应用前景广泛，解决其中的核心难题，对推进该领域的发展与应用有着重要的科学与工程意义。目前，大多数动态多目标问题的求解方法（DMOEA）是在一些成功... 详细信息

动态多目标优化问题（DMOP）是科学研究与工程实践中普遍存在的基础性优化问题，应用前景广泛，解决其中的核心难题，对推进该领域的发展与应用有着重要的科学与工程意义。目前，大多数动态多目标问题的求解方法（DMOEA）是在一些成功的静态多目标优化进化算法的基础上，采用某些改进的辅助策略应对问题的变化，但是这些改进策略大多以增加算法搜索的随机性、降低收敛速度为代价应对问题的变化，并没有针对不同问题的特性进行相应的算法改进，难以取得满意的优化性能。针对动态多目标优化问题的特点，本文提出了一种新的基于预测模型的动态多目标优化算法（N-PDMOEA），利用启发式知识设计新的预测模型，以解决Pareto最优解集动态平移问题（DMOP-TPS），并应用该方法解决云计算任务调度中的优化问题。本文围绕基于预测模型的动态多目标优化算法以及其在云计算任务调度中的应用展开，主要内容包括：首先，综述了动态多目标优化问题及目前已有的求解方法，建立基于预测模型的动态多目标优化算法的基本概念，并阐述了需要针对不同问题设计不同的预测模型的原因，指出预测的合理性问题;其次，在研究一般动态多目标问题和预测模型的基础上，定义一种具有普遍意义的Pareto最优解集动态平移问题模型，针对此问题提出了一种基于新预测模型（ADLM）的动态多目标进化算法。此算法的在多目标领域的经典算法（NSGA2）基础上，根据Pareto最优解集动态平移问题的特点，设计了一种针对该问题的新预测模型。四种模型的对比实验及分析表明本预测模型在解的收敛性方面有较好的表现，同时四种模型的时间复杂度分析也表明了本预测模型在时间性能方面的优势。最后，本文提出了一种云计算环境下基于新预测模型的动态多目标任务调度算法（N-PDMOTSA）。针对现实云计算环境中的任务调度，定义了一种Pareto最优解集动态平移任务调度问题（DCCTS），针对该问题的特点，设计了基于新预测模型的动态多目标任务调度算法。仿真实验结果表明，该算法可以较好的解决云计算环境下的Pareto最优解集动态平移任务调度问题。

关键词：动态多目标优化算法预测模型 Pareto动态平移云计算任务调度

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基于模糊控制的彩色图像水印算法研究

基于模糊控制的彩色图像水印算法研究

作者：刘伟灵湖南大学

学位级别：硕士

随着数字化技术和Internet的飞速发展,数字多媒体信息的传播变得越来越方便,但也带来了版权保护的危机。数字水印作为数字媒体版权保护的一种有效手段,得到了广泛关注,并已经成为国际学术界的一个研究热点。目前,网络上传播的图像大部... 详细信息

随着数字化技术和Internet的飞速发展,数字多媒体信息的传播变得越来越方便,但也带来了版权保护的危机。数字水印作为数字媒体版权保护的一种有效手段,得到了广泛关注,并已经成为国际学术界的一个研究热点。目前,网络上传播的图像大部分都是彩色图像,然而彩色图像的水印技术还没有得到很好的普及,所以本文主要针对彩色图像水印技术进行了研究和探讨,结合模糊控制理论的方法与技术,提出了彩色图像水印的新方法,并采用MATLAB进行仿真实验,测试算法的性能。本文的主要工作如下:(1)通过对图像特点的分析,根据人类视觉对图像边缘、纹理等区域感知的模糊性,利用模糊控制方法对非线性的、无法获得精确数学模型的复杂系统具有的良好控制性能,提出了一种对水印强度进行智能控制的算法,使水印强度完全自适应于原始图像,较好的平衡了不可见性和鲁棒性之间的矛盾。(2)提出了基于DCT域的模糊自适应彩色图像水印算法。由于水印系统的关键在于水印的嵌入强度和嵌入位置,本文采用YUV彩色空间,利用人类视觉系统的掩蔽特性,将原始图像进行分块离散余弦变换,然后将水印信号智能地嵌入到彩色图像Y、U、V分量的中低频系数上,实现了水印的自适应嵌入。(3)提出了基于DWT域的模糊自适应彩色图像水印算法。利用小波变换能把原始图像分解成多频段的图像的特点,对彩色图像进行三级小波分解,并根据水印信号的大小,自适应地选取原始图像中的重要小波系数个数,然后结合HVS的特性,将预处理过的水印信号智能地嵌入到彩色图像Y、U、V分量的重要小波系数上,在保证图像较高质量的前提下提高水印的鲁棒性。实验结果表明,本文提出的算法不仅具有较好的不可见性和鲁棒性,而且对剪切、滤波、噪声等攻击均具有较好的抗攻击能力,是一种可行的彩色图像水印方法。

关键词：数字水印彩色图像模糊控制人类视觉系统离散余弦变换小波变换

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基于物联网技术的冷链车载终端的设计与实现

基于物联网技术的冷链车载终端的设计与实现

作者：余毅湖南大学

学位级别：硕士

随着我国物流领域专业分工细化和低温商品的逐渐普及,全程采用低温运输的冷链物流悄然兴起。对于冷链物流的质量控制,温度的实时管理是必须的。车载终端系统是物流管理系统中的一个重要组成部分。为了实现对冷链物流中产品的质量控制,... 详细信息

随着我国物流领域专业分工细化和低温商品的逐渐普及,全程采用低温运输的冷链物流悄然兴起。对于冷链物流的质量控制,温度的实时管理是必须的。车载终端系统是物流管理系统中的一个重要组成部分。为了实现对冷链物流中产品的质量控制,本文将物联网技术引入到冷链车载终端的设计中,提出了基于GPS/RFID/3G的冷链车载终端系统的设计方案。本论文的主要研究工作如下:首先,探讨了本系统所设计的核心技术,阐述了 GPS定位技术,RFID射频识别技术、3G无线数据传输技术,对各项技术的发展情况、应用背景、原理特点等作了介绍,为后文奠定了理论基础。然后,针对冷链车辆运输管理需求,给出了基于GPS/RFID/3G的冷链车载终端系统的设计方案,该系统利用GPS定位技术对车辆进行跟踪定位,利用RFID射频识别技术对运输物品温度进行采集,利用3G无线传输技术实现车辆定位信息和货物温度信息的传输,并对系统的设计思想、系统功能,给出了详细的阐述。在硬件平台的设计方面,分析各个模块的功能,并依此选择合适的集成芯片,并设计相应的硬件电路,利用ProtelDXP电路设计工具完成了 OMAP3530微处理器、G591模块、3G无线传输模块接口电路和电源电路等的设计,搭建了车载终端硬件平台。在软件方面,采用模块化思想编写车载终端的主程序和各子程序。最后,进行了车载终端的测试,总结了所完成的工作,对系统的特点和论文的研究工作做了总结和归纳,提出了系统存在的不足和需要改进的地方,并就车载终端系统的进一步研究和开发提出了建议。

关键词：冷链运输物联网全球定位系统射频识别 3G

能谱CT物质分析对肺内局限性磨玻璃结节血供状态的初步研究

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能谱CT物质分析对肺内局限性磨玻璃结节血供状态的初步研究

作者：刘官馥大连医科大学

学位级别：硕士

目的:利用能谱CT物质分析技术定量分析肺内局限性磨玻璃密度结节（GGO,ground-glass-opacity）是否存在血供,以及不同类型GGO、不同病理类型GGO之间血供的差异,不同肺腺癌病理亚型之间血供的差异。材料和方法:回顾性分析于治疗前完成肺... 详细信息

目的:利用能谱CT物质分析技术定量分析肺内局限性磨玻璃密度结节（GGO,ground-glass-opacity）是否存在血供,以及不同类型GGO、不同病理类型GGO之间血供的差异,不同肺腺癌病理亚型之间血供的差异。材料和方法:回顾性分析于治疗前完成肺部能谱CT增强扫描的、临床资料完整的、经病理证实的肺GGO患者48例,总计53个肺GGO灶,其中,癌前病变9个,微小浸润（minimally invasive lesions,MIA）9个,浸润性腺癌35个（其中,包括腺泡为主型22个,贴壁为主型10个,乳头为主型2个,1个病灶外院未能做出明确的病理分型）。于动脉期测量所有肺GGO灶,及其对侧、同侧正常肺组织的碘基值、水基值,测量气管分叉层面主动脉碘基值,并计算病灶标准化碘基值。以上数据由同一人测量两遍,间隔时间超过1个月。利用SPSS17.0统计软件,对同一人两次测量的肺GGO灶,及其对侧、同侧正常肺组织的动脉期碘基值、水基值做组内一致性检查,计算其组内相关系数（Intraclass correlation coefficient,ICC）。比较肺GGO灶和其对侧、同侧正常肺组织之间的动脉期碘基值、水基值的差异性;比较p GGO（pure ground-glass opacity,p GGO）与m GGO（mixed ground-glass opacity,m GGO）灶之间、（癌前病变+MIA）组与浸润腺癌组、浸润性腺癌中的贴壁生长为主型与腺泡为主型之间的动脉期碘基值、标准化碘基值及水基值的差异性;探讨GGO直径与动脉期碘基值、标准化碘基值、水基值之间的相关性。结果:1.肺内局限性GGO及正常肺组织的碘基值、水基值测量的组内一致性检验肺内局限性GGO动脉期碘基值的ICC值是0.956;肺内局限性GGO动脉期水基值的ICC值是0.948。肺内局限性GGO对侧、同侧正常肺组织的动脉期碘基值的ICC值分别是0.881,0.910;肺内局限性GGO对侧、同侧正常肺组织的动脉期水基值的ICC值分别是0.781,0.640。其中,碘基值的ICC均大于0.881,具有较好的一致性。肺内局限性GGO的碘基值、水基值均大于0.948,同样具有良好的一致性。2.肺内局限性GGO与其对侧、同侧正常肺组织之间物质分析的差异2.1总体的肺内局限性GGO组肺内局限性GGO的动脉期碘基值（22.490±7.449mg/ml）显著高于其对侧、同侧正常肺组织的碘基值（15.657±5.354mg/ml,15.522±6.026mg/ml）,具有显著的统计学差异,p=0.000,0.000。而肺内局限性GGO的同侧与对侧正常肺组织之间的碘基值无统计学差异（p=0.773）。肺内局限性GGO的动脉期水基值也显著高于其对侧、同侧正常肺组织（p=0.000,p=0.000）,而肺内局限性GGO的同侧与对侧正常肺组织之间的水基值无统计学差异（p=0.837）。2.2 p GGO病灶组p GGO病灶的动脉期碘基值（20.947±6.152mg/ml）也显著高于其对侧、同侧正常肺组织的碘基值（14.988±4.931mg/ml,15.074±6.163 mg/ml）,具有显著的统计学差异,p=0.000,0.000,p GGO病灶的同侧与对侧正常肺组织之间的碘基值无统计学差异（p=0.958）。p GGO病灶的动脉期水基值（345.148±87.093mg/ml）显著高于其对侧、同侧正常肺组织的水基值（156.351±36.839,156.324±38.786mg/ml）,具有显著的统计学差异,p=0.000,0.000,同侧与对侧正常肺组织水基值之间无统计学差异,（p=0.998）。2.3 m GGO病灶组m GGO病灶的动脉期碘基值（23.767±8.260mg/ml）也显著高于其对侧、同侧正常肺组织的碘基值（16.211±5.707,15.893±5.994mg/ml）,具有显著的统计学差异,p=0.000,0.000,m GGO病灶的同侧与对侧正常肺组织之间的碘基值缺乏统计学差异（p=0.567）。m GGO病灶的动脉期水基值（606.831±124.514 mg/ml）显著高于其对侧、同侧正常肺组织的水基值（169.457±41.037,174.694±39.154mg/ml）,具有显著的统计学差异,p=0.000,0.000,同侧与对侧正常肺组织水基值之间无统计学差异（p=0.621）。3.不同类型GGO之间物质分析的差异m GGO组的动脉期标准化碘基值（0.158）显著高于p GGO组的动脉期标准化碘基值（0.132）,具有显著的统计学差异,p=0.049。m GGO组的动脉期水基值也显著高于p GGO组的动脉期水基值,具有显著的统计学差异,p=0.000。

关键词：肺腺癌能谱CT血液动力学鉴别诊断

基于全程跟踪审计的高校创收项目监管系统设计与实现

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基于全程跟踪审计的高校创收项目监管系统设计与实现

作者：莫裕清湖南大学

学位级别：硕士

目前,各种经济活动创收手段和方式层出不穷,在各个领域经济犯罪手段和方式形式多样化。在高校管理中,由于创收项目形式多样化,如何有效的利用学校的各项资源,开展一定形式的经济创收项目,加强创收项目和创收资金的管理,实现项目收益的... 详细信息

目前,各种经济活动创收手段和方式层出不穷,在各个领域经济犯罪手段和方式形式多样化。在高校管理中,由于创收项目形式多样化,如何有效的利用学校的各项资源,开展一定形式的经济创收项目,加强创收项目和创收资金的管理,实现项目收益的最大化,具有一定的挑战性,因此基于全程跟踪审计的高校创收项目监管具有重要的研究意义。在高校创收项目中,要实现对其进行有效的管理,必须加强项目的监管,本文主要针对高校创收项目全程跟踪审计进行研究,为此设计了基于全程跟踪审计的高校创收项目监管系统,该系统实现了对经济活动创收项目全过程跟踪审计,对创收项目的立项—实施—效益核算过程实行网络全程跟踪。本文的主要工作包括:(1)提出全程跟踪审计系统模式,对高校创收项目做到事前、事中和事后全程审计监管。完成了系统的设计需求分析,系统由项目立项、项目实施和项目结算三部分构成。(2)根据网络全程跟踪审计的监管方式、方法,完成了全程跟踪审计监管系统的设计。对系统功能、数据库和系统安全性等进行了有效地设计,主要功能模块包含有项目立项、项目实施、财务报账、系统管理和个人信息等五个部分。(3)根据系统的设计要求,对系统进行了整体实现、整体性能和功能性测试,测试结果表明系统基本达到了设计要求。全程跟踪审计系统模式是基于B/S结构的WEB服务架构的计算机审计模式,该系统是为实现审计工作的自动化管理、完成高校创收项目效益最大化而设计的。

关键词：计算机审计全程管理网上跟踪数据核查

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提高数据仓库位图索引的效率

提高数据仓库位图索引的效率

作者： Kouassi Kouadio Serge Olivier 湖南大学

学位级别：硕士

目前,在频繁项目集挖掘处理上已经发展的比较成熟,并在常规数据库中得到了应用。然而这种仅对频繁集的挖掘并没有多大的指导意义,因为这种挖掘只反映了数据库中包含该项目集交易数量,它不能真实的反映那些能衡量成本效益或者其他的用户... 详细信息

目前,在频繁项目集挖掘处理上已经发展的比较成熟,并在常规数据库中得到了应用。然而这种仅对频繁集的挖掘并没有多大的指导意义,因为这种挖掘只反映了数据库中包含该项目集交易数量,它不能真实的反映那些能衡量成本效益或者其他的用户偏好的项目集中。同时频繁项目集往往只贡献了总利润的小部分,而非频繁项集则占了大部分的利润比例。通常数据集里蕴含着不同价值的数据信息,一个零售企业的兴趣更多的集中在一些最有价值的客户(企业主要利润来源的客户)身上。因此频率不能充分的回答那个项目集是高利润的项目集而那个项目集是具有重要影响的项目集这一问题。在大量重要的数据挖掘任务中,如关联规则挖掘和长模式,新兴的模式和依赖规则挖掘等。从负项集中发现高利用价值项无论是在理论还是实践中都起着至关重要的作用。效用挖掘的目标是利用负项集找出实用价值高的项目集,这些项目集占了总效用的很大一部分。本研究的目的是通过效用挖掘以识别出高利用价值的数据集。在先前的一些应用中,数据集的价值都是来自具有正相关效用的数据集,然而数据集可能具有负相关的价值。从负相关的数据集中发现具有高价值的数据项,对于兴趣挖掘模式来说是一个重要的处理过程,像利用关联规则从大规模数据库中的挖掘。同时实现从负相关的数据项中挖掘实用价值高的数据集是一件有利的、意义重大的研究,我们的贡献是能利用很少的计算资源有效的挖掘出高价值的数据集。通过这种方法,利用负相关项能有效的挖掘出高价值数据集,且仅需要很少的内存空间。本文的目标是提出一个利用负项相关集挖掘出高利用价值数据集的高效算法,我们的算法HUIWNIV-Mine将聚焦在通过使用不带负值交易的项目集,减少候选项目集和CPU的I／O上来加快响应时间,本质上就是在一个大型交易数据库中消除负项值。为了理解HUIWNIV (High Utility Itemsets With Negative Item Values)的思想,我们通过例子来说明。例如：许多超市可能举行一些购买特殊商品获赠其他商品的促销活动,以吸引顾客,而那些免费赠送的商品对于超市来说就是负项集(也就是没有利润获得反而亏损的商品)。然而,超市可能从其他交叉促销商品项中获得更高的利润。这种做法很常见。例如,如果一个消费者买了4项A,他将同时获得免费赠送的一个B。假设超市买出一个A获得4美元的利润,赠送一个B损失3美元。尽管赠送一个B导致超市损失了3美元,但是能从交叉促销商品A中赚16美元。最终超市从本次促销中获得了13美元的利润。我们可以定义数据项目集X的效用为u(X),它代表包含X的所有交易的总和。效用挖掘的目标是要找出高实用性的项目集,这些项目集占了总效用的很大一部分。传统的关联规则挖掘模型假设每项的效用总为1并且销售量为0或1,因此这只是效用挖掘中一种特殊情况。而在真正的效用挖掘中的每个项的效用和销售量可以为任意值。如果u(X)比指定的效用门限好,X则为高效用项目集;否则为低效用项目集。HUIWNIV-Mine算法在数据库中利用一个阈值来处理产生的交易权重效用值。该算法能舍弃一些低价值数据集,但是不会遗漏任何的高价值的数据集,数据集中的每个负相关的数据项将不会是高价值数据集。在产生的数据集中至少有一个数据项是有正价值的,或者需要的数据集不必去扫描数据库,因此,HUIWNIV-Mine算法通过一些数据项能输出真正的具有高交易权重效用的候选数据集。HUIWNIV-Mine算法的新颖性在于它能有效的通过负相关集挖掘出高利用价值的数据集,同时只需要少量的处理利用率,像在大规模数据库中挖掘出高价值的数据集,且能减少执行时间。HUIWNIV-Mine在含有负相关项的大规模数据库中挖掘出高价值的数据集中有很好的应用前景。

关键词：数据挖掘关联规则挖掘处理利用高效用效用门限