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计算机科学中的范畴数据类型的研究综述 被引量:3
1
作者 苏锦钿 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第10期9-18,39,共11页
范畴数据类型是指以范畴论为数学理论基础研究数据类型的描述、计算、语义和应用。早期的范畴数据类型研究以归纳数据类型为主,采用代数从归纳的角度研究有限数据类型的构造语义和递归性质。近年来,归纳数据类型的对偶概念——共归纳数... 范畴数据类型是指以范畴论为数学理论基础研究数据类型的描述、计算、语义和应用。早期的范畴数据类型研究以归纳数据类型为主,采用代数从归纳的角度研究有限数据类型的构造语义和递归性质。近年来,归纳数据类型的对偶概念——共归纳数据类型逐渐引起计算机科学工作者的关注与研究,他们采用共代数从观察的角度研究无限数据类型的行为语义和共递归性质。利用范畴论可以为数据类型研究提供统一的数学理论基础,并将代数和共代数中的各种重要研究成果有机地融合在一起,如语法构造与动态行为、递归与共递归、同余与互模拟等。目前,范畴数据类型已经在程序语言、计算描述、理论证明器和并行计算等领域得到广泛的应用。对范畴数据类型的基本概念、数学理论基础、逻辑基础及应用等方面的最新研究成果进行介绍,以引起国内外相关研究领域的学者对计算机科学中的范畴数据类型理论的关注。 展开更多
关键词 数据类型 范畴论 代数 共代数 逻辑演算 程序语言
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微钙化的计算机辅助分析对乳腺导管原位癌及微浸润的诊断价值 被引量:6
2
作者 张奕昭 王金花 +3 位作者 谭婉嫦 蔡洪明 杨曦 李立 《放射学实践》 北大核心 2016年第12期1196-1200,共5页
目的:探讨在乳腺钼靶X线摄影检查中采用计算机辅助检测系统(CAD)对伴有微钙化的乳腺导管原位癌(DCIS)及其微浸润的诊断效能。方法:回顾性分析经本院乳腺钼靶X线摄影检查发现微钙化并经病理学证实的654例乳腺病变患者的病例资料,其中良... 目的:探讨在乳腺钼靶X线摄影检查中采用计算机辅助检测系统(CAD)对伴有微钙化的乳腺导管原位癌(DCIS)及其微浸润的诊断效能。方法:回顾性分析经本院乳腺钼靶X线摄影检查发现微钙化并经病理学证实的654例乳腺病变患者的病例资料,其中良性病变451例,DCIS(有/无微浸润)203例,使用CAD系统进行微钙化特征的提取和分类,比较14个特征参数在两组病变的差异,分析CAD的诊断效能。结果:所有特征参数中线样分枝状钙化数、细颗粒状微钙化率、段样分布、种群密度在两组病变间的差异有统计学意义(P<0.05),原位癌及微浸润组的特征参数值较高;四个特征参数对判别两组病变的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.752、0.734、0.729和0.714,低于CAD系统综合检测法的判别效能(AUC=0.873),其诊断敏感度、特异度和符合率分别为97.3%、75.8%和85.1%。结论:乳腺导管原位癌及微浸润的微钙化特征具有相对特异性,基于多特征分析的CAD系统对该类病变可达到较高的诊断效能,可为乳腺癌早期病变的诊断和临床个性化治疗提供重要的参考依据。 展开更多
关键词 乳腺X线摄影 计算机辅助检测 微钙化 乳腺肿瘤 导管原位癌
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科学计算浮点数据的高性能无损压缩 被引量:4
3
作者 何克晶 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期966-976,共11页
科学计算在科学界及工业界发挥着越来越重要的作用,所随之产生的科学数据也越来越多.因二级存储(如硬盘)的读写速度通常较慢,庞大的数据量除了占据存储空间之外,还影响着系统性能.文中通过系统研究浮点数据的特性,建立预测精度和压缩比... 科学计算在科学界及工业界发挥着越来越重要的作用,所随之产生的科学数据也越来越多.因二级存储(如硬盘)的读写速度通常较慢,庞大的数据量除了占据存储空间之外,还影响着系统性能.文中通过系统研究浮点数据的特性,建立预测精度和压缩比之间的关系的理论体系.通过利用科学数据之间的相关性,采用多种预测器以及高效熵编码方法,提出一种科学数据高性能无损压缩方法.该方法既不需要使用者有关于原始数据的先验知识,也不需要使用者自行设计预测器.通过与其他压缩方法进行比较,结果表明文中方法的压缩比远高于其他方法,并同时具有恒定的海量压缩吞吐量.该方法已被应用于大规模颗粒动力学仿真系统的数据压缩. 展开更多
关键词 科学计算 浮点数据 无损压缩 高性能
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基于时变计算资源的联邦学习设备选择算法
4
作者 刘建勋 张幸林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期354-363,共10页
联邦学习(Federated Learning,FL)是一种新兴的分布式机器学习范式,其核心思想是用户设备以分布式的方式在本地训练模型,且无需上传原始数据,仅需将训练后的模型上传到服务器进行模型聚合。现有研究大多忽略了设备的计算资源会随着用户... 联邦学习(Federated Learning,FL)是一种新兴的分布式机器学习范式,其核心思想是用户设备以分布式的方式在本地训练模型,且无需上传原始数据,仅需将训练后的模型上传到服务器进行模型聚合。现有研究大多忽略了设备的计算资源会随着用户的使用模式而发生时序性变化,这会影响FL的训练进度。文中针对异构设备具有时变计算资源的特点,使用自回归模型对时变计算资源进行建模,并提出了一个设备选择算法。首先构造了长期训练时间约束下最小化每轮FL平均训练时间的优化问题,接着采用李雅普诺夫优化理论对其进行转化,最后求解得到设备选择算法。实验结果表明,与基线算法相比,所提算法能够在基本保证模型质量的同时缩短FL的训练时间和设备的平均等待时间。 展开更多
关键词 联邦学习 设备选择 时变的计算资源 不平衡数据
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基于Transformer的时间序列预测方法综述 被引量:1
5
作者 陈嘉俊 刘波 +2 位作者 林伟伟 郑剑文 谢家晨 《计算机科学》 北大核心 2025年第6期96-105,共10页
时间序列预测作为分析历史数据以预测未来趋势的关键技术,已广泛应用于金融、气象等领域。然而,传统方法如自回归移动平均模型和指数平滑法等在处理非线性模式、捕捉长期依赖性时存在局限。最近,基于Transformer的方法因其自注意力机制... 时间序列预测作为分析历史数据以预测未来趋势的关键技术,已广泛应用于金融、气象等领域。然而,传统方法如自回归移动平均模型和指数平滑法等在处理非线性模式、捕捉长期依赖性时存在局限。最近,基于Transformer的方法因其自注意力机制,在自然语言处理与计算机视觉领域取得突破,也开始拓展至时间序列预测领域并取得显著成果。因此,探究如何将Transformer高效运用于时间序列预测,成为推动该领域发展的关键。首先,介绍了时间序列的特性,阐述了时间序列预测的常见任务类别及评估指标。接着,深入解析Transformer的基本架构,并挑选了近年来在时间序列预测中广受关注的Transfo-rmer衍生模型,从模块及架构层面进行分类,并分别从问题解决、创新点及局限性3个维度进行比较和分析。最后,进一步探讨了时间序列预测Transformer在未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 时间序列 Transformer模型 深度学习 注意力机制 预测
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语言视觉激光多模态融合的机器人导航方法
6
作者 毕盛 杨礼铭 +1 位作者 董敏 沈煜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第8期1809-1817,共9页
针对在移动机器人室内导航过程中,单一使用视觉语言导航算法无法充分利用语义中的方位和环境中的感知信息、无法导航至目标半米内的问题,提出了一种语言视觉激光多模态融合的机器人导航方法.首先,在全局路径规划中,标记地图中的导航点,... 针对在移动机器人室内导航过程中,单一使用视觉语言导航算法无法充分利用语义中的方位和环境中的感知信息、无法导航至目标半米内的问题,提出了一种语言视觉激光多模态融合的机器人导航方法.首先,在全局路径规划中,标记地图中的导航点,保留其位姿、图像、点云图和各点之间的拓扑信息,通过多模态融合网络得到各导航点与目标的匹配权值,结合dijkstra算法和方位优化算法,规划出全局路径导航点序列.然后,在局部路径规划中,将多线激光与单目相机进行联合标定,结合目标检测、点云聚类和坐标变换方法得到目标具体位姿,发布导航任务,完成局部路径的规划.最后,通过仿真实验和真实环境实验,验证所提出的导航方法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 移动机器人 导航 多模态融合网络 方位优化 多传感器融合
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多特征融合的目标物体导航方法
7
作者 毕盛 林华伟 董敏 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第3期401-410,共10页
目标物体导航是在未知的环境中根据视觉观察到达预期的目标物体。其中,如何从视觉观察中找到目标物体的方向是至关重要的。针对这一问题,提出一种基于多特征融合的目标物体导航方法。该方法通过特征融合模块融合包含导航环境整体信息、... 目标物体导航是在未知的环境中根据视觉观察到达预期的目标物体。其中,如何从视觉观察中找到目标物体的方向是至关重要的。针对这一问题,提出一种基于多特征融合的目标物体导航方法。该方法通过特征融合模块融合包含导航环境整体信息、局部信息的视觉特征和指代目标物体语义的文本特征,得到表征导航方向的方向特征和导航环境的环境特征,将视觉表示与导航方向相关联,从而指导导航动作的生成,约束代理朝目标物体方向导航,提高模型的导航成功率和效率。AI2-Thor数据集上的实验表明,和基准模型对比,导航成功率SR提升11.7%、导航成功路径长度加权比率SPL提升0.093;和目前先进的方法对比,SR提升2.1%、SPL提升0.008。实验结果证明了该方法的准确性和高效性。 展开更多
关键词 目标物体导航 多特征融合 多头注意力机制 深度强化学习
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联邦学习通信效率研究综述 被引量:3
8
作者 郑剑文 刘波 +1 位作者 林伟伟 谢家晨 《计算机科学》 北大核心 2025年第2期1-7,共7页
作为一种分布式机器学习范式,联邦学习(Federated Learning,FL)旨在在保护数据隐私的前提下,实现在多方数据上共同训练机器学习模型。在实际应用中,FL在每轮迭代中需要大量的通信来传输模型参数和梯度更新,从而提高通信效率,这是FL面临... 作为一种分布式机器学习范式,联邦学习(Federated Learning,FL)旨在在保护数据隐私的前提下,实现在多方数据上共同训练机器学习模型。在实际应用中,FL在每轮迭代中需要大量的通信来传输模型参数和梯度更新,从而提高通信效率,这是FL面临的一个重要挑战。文中主要介绍了FL中通信效率的重要性,并依据不同的侧重点将现有FL通信效率的研究分为客户端选择、模型压缩、网络拓扑重构以及多种技术结合等方法。在现有的FL通信效率研究的基础上,归纳并总结出通信效率在FL发展中面临的困难与挑战,探索FL通信效率未来的研究方向。 展开更多
关键词 联邦学习 通信效率 客户端选择 模型压缩 网络拓扑重构
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横向联邦学习:研究现状、系统应用与挑战 被引量:2
9
作者 吴文泰 吴应良 +1 位作者 林伟伟 左文明 《计算机学报》 北大核心 2025年第1期35-67,共33页
随着数据和算力向网络边缘下沉,人工智能应用的研发愈加依赖隐私敏感的用户数据。在这一趋势的推动下,联邦学习因其强调隐私保护的特性而逐渐成为一个广泛应用的分布式机器学习框架。作为联邦学习的原始范式,横向联邦学习(Horizontal Fe... 随着数据和算力向网络边缘下沉,人工智能应用的研发愈加依赖隐私敏感的用户数据。在这一趋势的推动下,联邦学习因其强调隐私保护的特性而逐渐成为一个广泛应用的分布式机器学习框架。作为联邦学习的原始范式,横向联邦学习(Horizontal Federated Learning,HFL)具有扩展能力强和使用场景广泛等特点,因此是近年来该领域的研究重心,同时在产业界相关需求的驱动下有着十分广泛的应用前景。横向联邦学习的研究涉及机器学习、分布式系统、无线通信和信息安全等多个学术领域,从研究动机到技术方法都呈现多样化,但现有文献未能展现相关研究现状的全貌。此外,横向联邦学习相关技术的发展催化出了一系列开源系统框架、公开数据集以及多种场景下的应用,对进一步研究与实践都具有参考价值。为此,本文对横向联邦学习的研究现状和系统应用进行综合性调研:首先,对相关文献按照研究目标和技术角度进行全面地分类梳理,从多领域视角分析了各分支的研究现状;其次,从应用实践的视角,对比分析了面向横向联邦学习的主流系统框架与代码库、描述了数据准备方法以及典型的应用场景。在此基础上,阐明了横向联邦学习算法研究和系统应用面临的6个关键挑战,为如何缩小相关研究与系统实践之间的鸿沟提供了新的参考。 展开更多
关键词 横向联邦学习 数据隐私 分布式系统 机器学习 人工神经网络
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基于HowNet和PMI的词语情感极性计算 被引量:32
10
作者 王振宇 吴泽衡 胡方涛 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第15期187-189,193,共4页
基于语料库的点互信息(PMI)计算方法依赖于语料库的完善性,基于HowNet的计算方法则依赖于知网相似度计算的准确性。为克服2种方法的局限性,提出一种HowNet和PMI相融合的词语极性计算方法,利用知网进行同义词扩展,降低情感词在语料库中... 基于语料库的点互信息(PMI)计算方法依赖于语料库的完善性,基于HowNet的计算方法则依赖于知网相似度计算的准确性。为克服2种方法的局限性,提出一种HowNet和PMI相融合的词语极性计算方法,利用知网进行同义词扩展,降低情感词在语料库中出现频率低所带来的问题。实验结果表明,该方法的微平均和宏平均性能比传统方法提升约5%。 展开更多
关键词 情感分析 点互信息 知网 同义词扩展 相似度
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云计算及云存储生态系统研究 被引量:23
11
作者 曾文英 赵跃龙 尚敏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第S1期234-239,共6页
随着服务计算范型的开发,网络资源配置、部署、发布及其维护发生了巨大的变化,使企业、个人用户跨越了组织、时间和空间等的限制,拓展了创新能力.云计算作为新一代服务计算模式,对IT及相关产业将产生深远影响.面对风云变幻的云计算技术... 随着服务计算范型的开发,网络资源配置、部署、发布及其维护发生了巨大的变化,使企业、个人用户跨越了组织、时间和空间等的限制,拓展了创新能力.云计算作为新一代服务计算模式,对IT及相关产业将产生深远影响.面对风云变幻的云计算技术,采用云计算生态系统概念,提出其系统架构、关键要素、运行机制及关键算法,并以云存储为例分析其构建过程,提出基于代理的云计算服务系统,分析可能存在的问题及其解决思路. 展开更多
关键词 云计算 云存储 生态系统 服务计算 协作 代理
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股票数据流的相关性计算方法 被引量:9
12
作者 彭宏 刘洋 +1 位作者 邓维维 郑启伦 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期86-89,共4页
相关性分析在股票投资、监测、预测中起着非常重要的作用.为定量计算各股票间的相关性,文中提出了一种股票数据流的相关性计算方法,它基于高效的单遍数据集扫描算法,能在有限的内存空间中计算出各股票间的相关性.与传统的计算方法相比,... 相关性分析在股票投资、监测、预测中起着非常重要的作用.为定量计算各股票间的相关性,文中提出了一种股票数据流的相关性计算方法,它基于高效的单遍数据集扫描算法,能在有限的内存空间中计算出各股票间的相关性.与传统的计算方法相比,不管是在空间复杂度还是在时间复杂度上,所提出的方法都只需付出更小的代价.实验证明,这种相关性计算方法在同步股票报价中是有效的. 展开更多
关键词 股票 数据流 相关性
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云计算资源调度研究综述 被引量:127
13
作者 林伟伟 齐德昱 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第10期1-6,共6页
资源调度是云计算的一个主要研究方向。首先对云计算资源调度的相关研究现状进行深入调查和分析;然后重点讨论以降低云计算数据中心能耗为目标的资源调度方法、以提高系统资源利用率为目标的资源管理方法、基于经济学的云资源管理模型,... 资源调度是云计算的一个主要研究方向。首先对云计算资源调度的相关研究现状进行深入调查和分析;然后重点讨论以降低云计算数据中心能耗为目标的资源调度方法、以提高系统资源利用率为目标的资源管理方法、基于经济学的云资源管理模型,给出最小能耗的云计算资源调度模型和最小服务器数量的云计算资源调度模型,并深入分析和比较现有的云资源调度方法;最后指出云计算资源管理的未来重要研究方向:基于预测的资源调度、能耗与性能折衷的调度、面向不同应用负载的资源管理策略与机制、面向计算能力(CPU、内存)和网络带宽的综合资源分配、多目标优化的资源调度,以便为云计算研究提供有益的参考。 展开更多
关键词 云计算 资源调度 能耗
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基于Impala的大数据查询分析计算性能研究 被引量:12
14
作者 郭超 刘波 林伟伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第5期1330-1334,共5页
分析了Cloudera公司推出的Impala实时查询引擎原理与架构,并深入比较Impala与传统MapReduce的性能与特点,针对Impala进行复杂大数据处理方面的不足,提出了MapReduce与Impala结合的大数据处理方法,通过使用MapReduce对Impala的输入数据... 分析了Cloudera公司推出的Impala实时查询引擎原理与架构,并深入比较Impala与传统MapReduce的性能与特点,针对Impala进行复杂大数据处理方面的不足,提出了MapReduce与Impala结合的大数据处理方法,通过使用MapReduce对Impala的输入数据进行预处理,利用MapReduce在复杂作业处理方面的长处弥补了Impala在这方面的不足。最后对电信手机上网日志进行大数据查询和分析计算实验,实验结果表明,在大数据查询性能方面,基于MapReduce与Impala结合的大数据处理速度比传统MapReduce快了一倍。特别地,在迭代查询实验中,基于MapReduce与Impala结合的处理方法超过传统MapReduce方法八倍以上。基于MapReduce与Impala结合的处理方法在单次查询中的效率仍然高于传统MapReduce;而在迭代查询中,MapReduce与Impala结合的处理方法远远地超过了MapReduce。因此,MapReduce与Impala结合的处理方法能够发挥Impala和Hadoop各自的优点,让处理效率远超传统MapReduce,对于复杂的大数据处理的能力高于Impala。 展开更多
关键词 大数据 HADOOP MAPREDUCE IMPALA 计算性能 查询分析
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一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略 被引量:9
15
作者 邓见光 赵跃龙 袁华强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第8期2479-2482,2490,共5页
针对云计算环境下大量用户任务请求各异的服务质量(quality of service,QoS)调度目标要求,通过综合考虑云用户任务的截止时间底线、调度预算等QoS目标约束条件以及各类可用资源的性能参数,对任务调度的多QoS目标约束条件进行形式化建模... 针对云计算环境下大量用户任务请求各异的服务质量(quality of service,QoS)调度目标要求,通过综合考虑云用户任务的截止时间底线、调度预算等QoS目标约束条件以及各类可用资源的性能参数,对任务调度的多QoS目标约束条件进行形式化建模,基于构造的隶属度函数将多QoS目标约束的优化求解问题转换成一个单目标约束的优化问题,对转换后的单目标约束优化问题进行近似求解,最终提出一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略。在Cloud Sim模拟器上的仿真结果表明,提出的多QoS目标约束的云计算任务调度策略总体上优于传统的Min-Min算法以及改进的以QoS为导向的Min-Min算法。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 服务质量 截止时间 调度预算
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云计算中调度问题研究综述 被引量:48
16
作者 左利云 曹志波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第11期4023-4027,共5页
云计算中资源、任务的调度对云计算的整体性能和运营发展有重要影响。主要讨论云计算中的调度方法和策略问题;归纳了云计算调度的目标与特点,指出了云计算调度研究的主要进展,并从三类调度目标侧重点出发,即以性能为中心、以服务质量为... 云计算中资源、任务的调度对云计算的整体性能和运营发展有重要影响。主要讨论云计算中的调度方法和策略问题;归纳了云计算调度的目标与特点,指出了云计算调度研究的主要进展,并从三类调度目标侧重点出发,即以性能为中心、以服务质量为中心和以经济原则为中心,对当前调度研究现状进行了归纳;讨论了现有云计算平台所采用的调度策略,总结了现有调度研究中存在的问题。在此基础上从资源评估、任务建模、动态综合算法和兼顾调度双方利益等方面对云计算调度的研究前景进行了展望。 展开更多
关键词 云计算 资源调度 QOS 经济原则
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快速核密度估计算法研究进展 被引量:9
17
作者 尹训福 郝志峰 杨晓伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第31期1-4,共4页
作为当前最先进有效的密度估计算法,核密度估计(KDE)得到了广泛的研究。但是其二次的计算复杂度严重阻碍了KDE在具有海量高维数据的实际问题中的应用。为了排除算法计算性能上的障碍,研究者从不同角度提出了多种解决方案。在简要介绍KD... 作为当前最先进有效的密度估计算法,核密度估计(KDE)得到了广泛的研究。但是其二次的计算复杂度严重阻碍了KDE在具有海量高维数据的实际问题中的应用。为了排除算法计算性能上的障碍,研究者从不同角度提出了多种解决方案。在简要介绍KDE基本算法的基础上,简要分析了近年来提出的一些KDE的快速计算和逼近算法,以便为进一步的研究提供一定的支持与帮助。 展开更多
关键词 快速核密度估计 计算复杂度 双树递归 快速高斯变换 模型选择 并行计算
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基于网格的分布并行计算策略 被引量:6
18
作者 林伟伟 张志立 齐德昱 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期104-106,共3页
网格计算为用户处理很多复杂问题提供了新方法,用网格实现大规模分布并行计算是必然的趋势。文章给出了基于网格中间件Globus Toolkit来实现分布并行计算的两种策略:紧密耦合并行程序和松散耦合并行服务,并给出实现这两种策略的实现方法... 网格计算为用户处理很多复杂问题提供了新方法,用网格实现大规模分布并行计算是必然的趋势。文章给出了基于网格中间件Globus Toolkit来实现分布并行计算的两种策略:紧密耦合并行程序和松散耦合并行服务,并给出实现这两种策略的实现方法,为实现分布并行计算提供了新方法。最后根据所提出的并行计算策略,在网格计算环境下实现了一个分布并行计算实例,并给出了相应的试验结果。 展开更多
关键词 分布并行计算 策略 网格服务 Globus工具
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网格计算环境下分布并行计算的一种实现方法 被引量:5
19
作者 林伟伟 齐德昱 王振宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第27期32-34,共3页
网格计算为人们处理很多复杂问题提供了新方法。文章利用GlobusToolkit来构建网格计算环境,并把它扩展为分布并行计算的支撑环境,为实现分布并行计算提供了新方法。讨论了任务分布、系统通信和容错机制等关键问题。最后给出了基于网格... 网格计算为人们处理很多复杂问题提供了新方法。文章利用GlobusToolkit来构建网格计算环境,并把它扩展为分布并行计算的支撑环境,为实现分布并行计算提供了新方法。讨论了任务分布、系统通信和容错机制等关键问题。最后给出了基于网格计算环境下的一个分布并行计算实例,取得了令人满意的实验结果。 展开更多
关键词 分布并行计算 网格计算 网格服务 GLOBUS 工具
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采用云计算的数据挖掘技术可视化教学与实验方案 被引量:10
20
作者 史虹 邓红霞 曹晓叶 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2021年第1期115-119,125,共6页
针对数据挖掘技术较为抽象并且难以理解等问题,设计了数据挖掘课程的教学与实验方案。方案包含了数据分类、聚类、降维以及关联规则等数据挖掘子技术。将传感器、互联网、社交媒体等不同类型的数据作为实验数据集,采用云计算技术提高计... 针对数据挖掘技术较为抽象并且难以理解等问题,设计了数据挖掘课程的教学与实验方案。方案包含了数据分类、聚类、降维以及关联规则等数据挖掘子技术。将传感器、互联网、社交媒体等不同类型的数据作为实验数据集,采用云计算技术提高计算与存储的效果,提高教学与实验的效率。设计了图形交互界面,能够以图形形式与表格输出数据分类、聚类、降维以及关联规则的结果,提高数据挖掘技术的可理解性。数据挖掘的实验结果表明,本方案能够准确生成数据挖掘技术的散列图,可直观地观察数据挖掘的工作流程。 展开更多
关键词 云计算 大数据 数据挖掘 课程改革 数据聚类 数据降维 关联规则
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