基于属性约简的MPI运行时参数优化

目前MPI实现提供上百种可供调整的运行时参数,但默认的运行时参数不能发挥程序应有的性能。为了给应用程序提供接近最优的运行时参数,本文提出基于粗糙集理论中的属性约简建立优化模型。首先通过属性约简方法为不同基准程序产生参数组合值,再根据未知应用程序的程序特征通过所建立的优化模型为其预测参数值。实验表明,该方法可以有效地为未知应用程序预测参数值,并且比使用默认参数程序性能提升约20%。     

融合动态层次聚类和邻域区间重组的蚁群算法

针对蚁群算法搜索速度过慢以及解质量不足等问题,提出一种融合动态层次聚类和邻域区间重组的蚁群算法。在初始阶段,调整层次聚类阈值并按照类间距离最小合并的原则迭代至目标簇集,根据预合并系数进行簇间合并,通过蚁群系统得到小类路径并断开重组以加快算法整体收敛速度;接着使用蚁群系统对解空间进行优化,同时并行处理簇集与簇集邻域区间扩散重组,增加解的多样性,进一步固定迭代次数进行比较,若邻域区间重组解质量优于当前优化解则进行推荐处理,提高解的精度;当算法停滞时,引入调整因子降低各路径信息素之间差异以增强蚂蚁搜索能力,有助于算法跳出局部最优。实验结果表明,在面对大规模问题时,算法的精度在3%左右,该方法相比传统方法可以有效提高解的精度和收敛速度。     

防止过拟合的属性约简

近年来,机器学习的过拟合问题备受关注,尤其在属性约简中。为解决这一难题,提出一种融合集成策略和去除操作的算法。首先将训练模型数据平分为◢M份;然后将其中M◣-1份采用集成策略进行潜在约简计算;最后将剩余的一份进行提前测试,一旦发生过拟合则将刚加入的属性从潜在约简集中去除。利用提前测试潜在属性约简的方法来防止过拟合现象的发生,几组UCI数据的实验结果说明了新算法的有效性,同时为丰富和发展属性约简提供了一种新的方向。     

基于粗糙集理论的肺癌细胞图像识别

肺癌细胞的早期诊断相当困难,肺癌细胞的特征选择依据难以把握.提出根据肺癌细胞的每个特征属性对粗糙集下、上近似集的影响程度作为属性约简的依据,根据约简的结果,再采用扩展的相近关系粗糙集对肺癌细胞进行识别诊断.利用下近似集中的结果进行判断可以提高识别的准确率,利用上近似集中的结果进行判断可以降低肺癌细胞识别的漏诊率.从识别的结果来看,方法行之有效.     

基于相容粗糙集的图形图像信息预检索

粗糙集理论是一种分析不精确、不一致、不完备数据的有效工具,利用"相容粗糙集"的理论对图形图像进行预检索,对提高图形图像的检索效率具有一定的作用。本文基于相容粗糙集的图形图像信息预检索进行了研究。     

基于粗糙集理论的高校教师教学质量评价系统研究

客观评价高校教师的教学质量,能够激发教师教学热情,提高教学质量。以某学院的教学质量评价数据为案例,利用粗糙集理论进行数据分析;通过对学生评教、教师自评、同行评教、督导评教、领导评教等原始数据的分析和处理,利用粗糙集属性约简和权重计算方法,剔除了考核数据中部分冗余的考核指标,并对余下的考核指标计算属性权重,最终形成对每一位教师教学质量的客观评价,收到了良好的效果。     

基于粗糙集的自适应网络入侵检测方法

在分析入侵检测方法的基础上,将粗糙集理论引入入侵检测方法,提出一种改进的基于粗糙集的自适应网络入侵检测方法。通过对入侵数据权值离散化预处理,属性知识约简,规则提取与过滤,提高网络入侵数据的检测率。与基于BP-神经网络的方法,基于专家系统的(ES)的方法,以及普通的基础粗糙集的入侵检测方法进行实验对比,通过实验数据,证明该方法的有效性。     

基于分段混合蛙跳算法的旅行商问题求解

针对旅行商问题(TSP)在搜索后期解的多样性和精度下降的问题,提出一种解决TSP问题的分段混合蛙跳算法(S-SFLA)。该算法在搜索初期利用逆转变异算子减少交叉路径,在搜索的后期引入邻域搜索(个体邻域,局部最优领域,全局最优邻域)增加种群多样性。在整个搜索过程中记忆全局历史最优解与局部历史最优解,进行全局更新和局部更新,避免迂回搜索。在局部更新中,每一个青蛙都有机会得到更新。实验结果表明,与遗传算法、蚁群算法、基本蛙跳算法相比,S-SFLA算法在求解中等规模的TSP问题上具有更快的搜索速度和更高的求解精度。     

基于多粒度视角下的D-S证据理论融合策略

D-S证据理论与多粒度粗糙集是两类不同的信息融合方法。对该理论展开详细的论述,找出两者之间的联系。根据这两者之间的互补性,提出了一种多粒度与证据理论相结合的新的融合策略,称之为基于多粒度视角的D-S证据理论的粒度融合方法。最后,通过实例说明了该融合算法的有效性。     

一种基于区分矩阵的属性组合权重构造方法

详细分析了以基于Pawlak的属性重要度来构造属性权重的方法存在的问题,给出了一种基于区分矩阵的属性重要度的定义方法,并且得到了该定义方法的一些重要性质。在此基础上提出了一种新的信息系统属性权重构造方法,新方法是以条件属性在整个信息系统中的贡献度来确定属性权重,不仅反映了属性自身区分对象的能力,而且体现了各属性在整个条件属性中的分类能力。通过算例分析表明,该方法得到的属性权重更加贴近事实,因此它能提高属性权重的准确度。