检索结果-南通市图书馆

作者：周军江苏大学

学位级别：硕士

数据挖掘(Data Mining),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。分类是一类重要的数据挖掘问题,在商业领域中有着广泛的应用前景。首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据... 详细信息

数据挖掘(Data Mining),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。分类是一类重要的数据挖掘问题,在商业领域中有着广泛的应用前景。首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类。粒度计算的思想产生于20世纪70年代,它的基本思想是模仿人类思考问题的方式:人类在思考和解决同一个问题时,或者是先从总体到局部进行观察、收集、分析各方面的情况;或者反之,从局部到总体收集数据;或者从各个角度对问题进行不同方面的了解,最后对它们进行综合分析。近年来,人们开始将粒度计算应用到数据挖掘领域中,并初步取得了一些成果,成为当前数据挖掘领域一个新的研究方向。本文首先综述了数据挖掘的原理和现状,从数据挖掘和知识分类的角度,以粗糙集理论为基础,在粒度计算方法框架下,借鉴已有的软计算理论成果,做了一些相关的研究,主要的研究内容包括:(1)研究了基于决策树模型的信息系统分类问题。以粗糙集理论为基础,结合知识关系具有粒度性质的原理,从条件属性集和决策属性集之间关联度来选择决策属性集,从而定义了粒度商的概念。基于知识粗糙性的粒度原理,以决策树方法为理论基础,把粒度商的概念应用到决策树方法中,提出了一种新的构建决策树的方法。详细分析了该算法的优点。实例研究证明提出的基于粒度商的决策树构造算法是可靠有效的。(2)研究了基于动态粒度理论的属性约简问题。粗糙集理论在对不精确、不确定和不完全的数据进行分类分析和知识获取中具有突出的优势。从粒度粗细的角度动态分析了粗糙集的边界域,结合属性关联的理论定义了动态粒度商的概念。依据粒度粗细的理论,提出了一种新的属性约简算法。采用动态粒度商法选择最优归约集,抛弃了传统的先求核心,再选择最优归约集的算法。实例研究证明提出的粒度计算方法是可靠有效的。(3)研究了不完备信息系统的分类问题。根据人的认知规律,即人类可以利用有限的知识,在粗粒度层次上获取比较满意的结果,避免了在细粒度层次上的不完备性的特点。基于粒度计算模型,结合商空间和粗糙集理论,对缺省训练样本数据集进行投影和粗粒度处理,使得投影后的系统成为决策确定性系统。这样尽可能利用现有已知样本,采用多粒度层次的处理方法解决了不完备信息系统的分类问题,克服了现有大多数算法只能应用于完备信息系统的分类问题。本文的创新点主要有:(1)从属性关联的角度,定义了粒度商的概念,应用于数据分类建模。(2)从动态粒度的角度,采用动态粒度商法选择最优归约集。(3)基于粒度计算模型,结合商空间和粗糙集理论应用于解决不完备信息系统的分类问题。本文最后设计和开发一个基于教学质量管理的数据挖掘模型,应用本文算法进行属性约简和最优规则提取,部分实现该模型的功能。

关键词：数据挖掘粗糙集粒度商动态粒度分类

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基于粒度的数据流不确定性信息处理

基于粒度的数据流不确定性信息处理

作者：孔颖重庆交通大学

学位级别：硕士

随着计算机网络、数据库、通信等技术的飞速发展，由此引发了信息数量的爆炸式增长，许多领域出现了高速产生、动态变化的流式数据，如交通监控和网络管理数据、电信记录、金融证券交易数据等，研究人员称这种类型的数据为数据流。相对... 详细信息

随着计算机网络、数据库、通信等技术的飞速发展，由此引发了信息数量的爆炸式增长，许多领域出现了高速产生、动态变化的流式数据，如交通监控和网络管理数据、电信记录、金融证券交易数据等，研究人员称这种类型的数据为数据流。相对传统类型的静态数据，数据流具有截然不同的特点：数据流实时非匀速到达，且到达次序独立，不受系统控制;数据持续到达，其数量不可预知;数据流原则上只被能访问一次或有限几次。因而，数据流应用对数据管理方案和分析技术提出了更高的要求。目前有关数据流的研究引起了诸多行业的深度关注，尤其是在工业领域和学术领域。就研究的内容与性质而言，可简单分为数据流挖掘与数据流管理系统两类。本文主要探讨数据流挖掘中的若干问题。不确定性是客观事物的一个固有特性，在现实世界中存在大量不确定性数据。不确定性知识发现的任务就是发现隐含在这些不确定数据中的信息，寻找并且能够形式化地表示不确定性中的规律。对数据流挖掘而言，从数据收集阶段、预处理阶段以至后续的数据挖掘及结果评估阶段，都存在大量的不确定性。粒度计算是一种新的智能信息处理技术，它包涵了与信息粒度相关的所有理论知识以及具体的实现方法。粒度计算利用分层递阶的思想来处理现实世界中不完整的（Incomplete）、不确定性的(Uncertain)以及不精确(Inaccuracy)的信息。其本质是通过学习并模拟人脑认识和解决现实问题的过程，利用分而治之思想降低原问题的复杂性，并运用启发式方法找到问题的近似解。虽然，利用粒度计算来处理问题，得到的往往是一种近似的结果，但这并不阻碍粒计算的运用与发展。因为现实世界中，对于很多问题并不需要追求精确的结果，只要满足一定准确度即可。本文在总结和分析国内外已有研究工作的成果与不足的基础上，借助粒度计算理论对数据流中的不确定性信息处理展开深入研究。利用粒度计算分而治之的思想，通过构建数据自驱动型动态粒度模型，降低数据流环境的复杂性，并借助云理论、模糊理论以及其他相关理论对数据流挖掘中有关使用粒度概念而导致的不确定性问题（包括数据流粒度建立过程中的不确定性、不同粒度转换过程中的不确定性以及粒度查询策略的不确定性等）进行定性定量的分析，进一步明确数据流挖掘过程中的不确定性因素，并对这些因素进行有效控制和处理，以更准确地发现隐含在数据流中的知识。

关键词：数据流数据挖据粒计算动态粒度不确定性

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基于粗糙集的粒度计算理论与方法研究

基于粗糙集的粒度计算理论与方法研究

作者：钱宇华山西大学

学位级别：硕士

信息粒化的基本思想出现在许多领域,如粗糙集、模糊集、证据理论、聚类分析、数据库、机器学习、数据挖掘等。从1979年***在世界上首次提出并讨论了模糊信息粒化问题之后,信息粒化得到人们越来越多的关注。经过二十多年的发展,预计在不... 详细信息

信息粒化的基本思想出现在许多领域,如粗糙集、模糊集、证据理论、聚类分析、数据库、机器学习、数据挖掘等。从1979年***在世界上首次提出并讨论了模糊信息粒化问题之后,信息粒化得到人们越来越多的关注。经过二十多年的发展,预计在不远的将来,粒度计算将会在软计算、知识发现、数据挖掘中扮演越来越重要的角色。本文跟踪国际学术前沿,在粗糙集理论框架下,以粒度计算方法为前提,借鉴已有的软计算理论成果,对一些粒度计算理论与方法进行了深入的研究,不仅从理论上丰富和发展了该理论,而且由于其广泛的应用背景,这些结果同样具有重要的应用价值。本论文主要研究了以下若干问题: 1.在粒度计算和粗糙集理论的融合方面,提出动态粒度原理。由于经典粗糙集概念刻画的非动态性,本文讨论了粒度意义下的粗糙集近似,并定义了动态粒度下的正向近似和逆向近似,给出了它们的一些性质,为粒度计算和粗糙集理论提供了新的研究角度。另外,本文从粒度的角度讨论了近似分类结果和原有分类对象的协调度问题,并提出了一种基于动态粒度下正向近似的近似分类算法,实验表明该算法的有效性。基于正向近似思想,本文还给出了一种新的决策表规则挖掘算法,实验表明该算法相比其它算法简单有效。 2.在刻画信息系统中的粒本质方面,提出粒度公理化定义。为了刻画和度量知识之间的贴近程度和差异程度,本文统一了完备信息系统和不完备信息系统中的知识表示,引入了知识贴近度和知识距离的概念,证实它们之间满足严格互补关系。考虑到知识粒度的刻画和定义潜在地遵循一些规则,本文给出了知识粒度的公理化定义,并且证明原有的知识粒度都是这种粒度定义下的特殊形式。从知识粒度公理化定义出发,可以针对不同研究对象定义不同的知识粒度。此外,本文还建立了知识粒度和信息熵之间的关系,证明知识粒度和信息熵之间满足互补关系,提出了信息守恒猜想及其推论,认为在一个给定的知识空间中,所体现出来的信息含量和有粒度变化所引起的隐藏信息量的总和应当是守恒的。 3.在信息熵理论研究方面,提出组合熵和组合粒度理论。首次提出

关键词：粗糙集动态粒度知识粒度信息熵决策评价

基于Tag的PCIe总线事务并行处理技术研究

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基于Tag的PCIe总线事务并行处理技术研究

作者：李少博国防科学技术大学

学位级别：硕士

PCI-Express基于报文的传输架构使其具有许多技术优势。非转发型事务的处理中需要返回完成报文,如果多个非转发型事务并发,则返回的完成报文会产生乱序。而Tag可以实现对这些事务的标记,为接口逻辑分配完成报文缓冲区和解决报文乱序的... 详细信息

PCI-Express基于报文的传输架构使其具有许多技术优势。非转发型事务的处理中需要返回完成报文,如果多个非转发型事务并发,则返回的完成报文会产生乱序。而Tag可以实现对这些事务的标记,为接口逻辑分配完成报文缓冲区和解决报文乱序的问题提供了解决思路。Tag的管理机制与存储器读事务的并发与分片机制、对应完成报文缓冲区大小设计,以及完成报文的缓冲与定序都有密切关系。对于Tag的使用方法和如何将后端的各种数据请求转换成相应的PCIe事务层报文并没有明确的说明和参考设计。因此PCIe的Tag管理机制、语义扩展、基于Tag定序控制等成为研究的热点。本文对基于Tag的PCIe总线事务并发技术进行了研究,并提出了优化方案。主要工作和创新点包括:1)分析现有的基于Tag的PCIe事务传输的研究和PCIe核心逻辑接口处理方法,提出基于Tag的动态粒度PCIe事务存并发模型——Dynamic Granularity Concurrency based on Tag(T-DGC),并解决了PCIe总线事务并发中提高并发能力和带宽利用率所带来的缓冲资源占用过大的问题和完成报文乱序的问题,完成优化后PCIe接口核心架构设计。建立性能分析模型,从数据读取效率、缓冲RAM资源占用和缓冲资源利用率三方面对现有方案和本论文方案进行了分析和对比。2)对核心架构的实现方案进行模块划分,完成T-DGC与完成报文缓冲区分配实现,以及完成报文定序关键技术实现。在此基础上完成整个PCIe核心逻辑接口的设计与实现。3)研究T-DGC模型实现方案的验证策略,并设计验证平台,并对整个设计进行全面验证,确保设计代码能够正确完成核心架构所定义的所有功能。综上所述,为了解决目前存PCIe总线事务并发中提高并发能力和带宽利用率所带来的缓冲资源占用过大的问题,本文基于Tag的动态粒度PCIe事务存并发模型T-DGC。由于该模型的可根据数据请求动态控制并发粒度,并解决了完成报文乱序问题等特点,对于高性能的PCIe总线接口设计具有参考价值和实用价值。

关键词： PCIe 事务并发报文乱序 Tag映射表动态粒度接口加速

多核平台下基于CnC的车辆识别算法的并行优化

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多核平台下基于CnC的车辆识别算法的并行优化

作者：蒋海峰东北大学

学位级别：硕士

由于车辆数量的快速增长,交通事故的频繁发生,人们对车辆安全的高度关注,智能交通系统(Intelligent Transportation System)的功能也越来越复杂,我们面临计算的数据更加复杂、更加庞大,而对于实时性较高的智能交通系统来说,无非就两种... 详细信息

由于车辆数量的快速增长,交通事故的频繁发生,人们对车辆安全的高度关注,智能交通系统(Intelligent Transportation System)的功能也越来越复杂,我们面临计算的数据更加复杂、更加庞大,而对于实时性较高的智能交通系统来说,无非就两种方法来解决这一问题：一是升级或增加硬件;二是优化软件(算法)。显然增加硬件势必会增加成本,本文选择的是第二种方法,以智能交通系统中的车辆识别算法模块作为研究切入点,在现有的多核条件下,通过并行优化算法提高性能来解决海量数据的问题,为未来在嵌入式方向的并行优化做铺垫。本文首先分析和提炼了串行车辆识别算法的执行过程,基于车辆统计特征的车辆识别算法主要由两个处理步骤组成：候选区域确定(hypothesis generation, HG)阶段和车辆验证(hypothesis verification,HV)阶段。在候选区域确定阶段,应用基于车辆先验知识的方法;在车辆认证阶段使用基于知识和统计模式识别的方法对前一阶段的假说进行验证。在分析提炼算法的基础上,本文对串行算法提出了多种并行优化的方案,并采用了英特尔CnC (Intel Concurrent Collections for C++)并行语言优化了基于车辆统计特征的车辆识别算法。总的来说,本文的主要工作内容可分为三大部分：提炼了串行算法过程;分析了算法中的可并行性,并根据分析结果,提出了多种并行优化方案;根据优化方案,用英特尔的CnC并行语言重构车辆识别算法模块,并对算法进行多种粒度的实验验证。本文针对具有各种鲜明特征的图片在多种硬件平台测试下进行测试,实验结果表明,在多核平台下,优化后的算法在性能上基本达到了理论上的期望值,这在一定程度上丰富了相应理论在实际中的应用,也能够推动汽车辅助驾驶系统并行化的研究。

关键词：车辆识别并行优化动态粒度 CnC 支持向量机