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题名基于模糊邻域粗糙集的启发式属性约简算法
被引量：5
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作者
任晓霞
薛凡
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机构
张家口学院理学院
武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室
黄淮学院创新创业学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第9期47-53,212,共8页
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基金
国家自然科学基金面上项目(No.51377132)
河北省科技厅计划项目(No.20160168)
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文摘
属性约简是机器学习等领域中常用的数据预处理方法。在基于粗糙集理论的属性约简算法中,大多是根据单一的方法来度量属性重要度。为了从多角度对属性达到更为优越的评估效果,首先在已有的模糊邻域粗糙集模型中定义属性依赖度度量,然后根据粒计算理论中知识粒度的概念,在模糊邻域粗糙集模型下提出了模糊邻域粒度度量。由于属性依赖度和知识粒度代表了不同视角的属性评估方法,因此将这两种方法结合起来用于信息系统的属性重要度评估,最后给出一种启发式属性约简算法。实验结果表明,所提出的算法具有较好的属性约简性能。
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关键词
属性约简
模糊邻域粗糙集
依赖度
知识粒度
模糊邻域粒度
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Keywords
attribute reduction
fuzzy neighborhood rough set
dependency
knowledge granularity
fuzzy neighborhood granularity
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名DAG分割模型下的云工作流调度策略
被引量：3
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作者
薛凡
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机构
黄淮学院创新创业学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第12期3725-3728,3734,共5页
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文摘
为了优化云工作流调度的经济代价和执行效率,提出一种基于有向无环图(DAG)分割的工作流调度算法PBWS。以工作流调度效率与代价同步优化为目标,算法将调度求解过程划分为三个阶段进行:工作流DAG结构分割、分割结构调整及资源分配。工作流DAG结构分割阶段在确保任务间执行顺序依赖的同时求解初始的任务分割图;分割结构调整阶段以降低执行跨度为目标,在不同分割间对任务进行重分配;资源分配阶段旨在选择代价最高效的任务与资源映射关系,确保资源的总空闲时间最小。利用五种科学工作流DAG模型对算法进行了仿真实验。结果表明,PBWS算法仅以较小的执行跨度为开销,极大降低了工作流执行代价,实现了调度效率与调度代价的同步优化,其综合性能是优于同类型算法的。
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关键词
云计算
科学工作流
调度优化
DAG分割
执行跨度
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Keywords
cloud computing
scientific workflow
scheduling optimization
DAG partition
execution makespan
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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