模糊并行约简

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基于模糊并行约简的模糊概念漂移探测方法
数据流挖掘作为热门研究领域,涵盖多种数据流类型。本研究借鉴模糊粗糙集和F-粗糙集原理,提出一种针对模糊型数据流的模糊并行约简方法。该方法通过删除冗余属性,利用属性重要性变化探测模糊概念漂移现象。区别于传统方法,该方法基于模糊数据内在特性进行漂移探测,并通过实例验证了其可行性和有效性。
基于云计算的浓缩布尔矩阵并行属性约简算法研究(2015年)
云计算技术作为海量数据挖掘的高效解决方案,结合MapReduce并行计算模型与粗糙集属性约简算法,提出了一种基于MapReduce的浓缩布尔矩阵并行属性约简算法。该算法显著提升了粗糙集属性约简在大数据处理中的效率,适应了云计算环境。实验验证显示,该算法具备出色的效率、加速比和可扩展性。
并行结构
H.T.关于并行结构的论文
粗糙集属性约简调研
本调研分析了粗糙集理论中属性约简的方法,为大学生理解这一概念提供了指南。
PostgreSQL并行问题
PostgreSQL并行控制机制:MVCC、2PL、封锁。
粗糙集约简飞机故障诊断
应用变精度粗糙集简化飞机发电机故障诊断,通过下近似集判定定理和决策约简规则提取有效信息。采用决策表、约简规则和专家经验构建决策约简表,验证了该方法的准确性和普适性。
SOIS中基于信息熵的属性约简
粗糙集理论用于SOIS中属性约简。通过信息论视角,引入信息熵和相对信息量。基于信息熵定义属性约简,并提出减价算法。示例说明方法有效性。
非线性维数约简Isomap算法代码
2000年发表于《Science》杂志的Isomap算法Matlab代码,用于非线性数据降维,专注于维数约简。
并行电阻计算工具
rparallel3 m文件函数,用于并行计算n个电阻器的总电阻。
MPI并行WARSHALL算法
MPI并行实现WARSHALL算法