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针对联机分析处理(online analytical processing, OLAP)中的整体型聚集函数中位数,提出基于图形处理单元(graphics processing unit, GPU)的GPU-Median算法,通过对数据进行划分,分段排序,不断裁剪全局中位数之前的数据,对未裁剪的数据进行合并,得到最终的中位数,避免了全局的排序时间。提出GPU-Median+算法,对GPU-Median算法进行优化和扩展,使用CPU与GPU协同作业实现聚集操作,利用GPU处理每个队列的数据,CPU处理全局数据。试验和分析证明,相比CPU算法,GPU-Median+算法将中位数计算的时间复杂度从O(n2)降低到了O(n);相比GPU上的基数排序算法,GPU-Median+算法的计算时间减少了三分之一。该算法的应用使得GPU计算OLAP中的整体型聚集函数时,发挥出更加优良的并行计算能力,为提升OLAP的查询性能提供了新的思路。 相似文献
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目前有很多粗糙集的推广模型通过引入参数的方法处理含有噪音的实际问题。基于粗糙集推广模型的约简算法可以发现保持信息含量不变的最小属性子集,但是其明显的不足是计算不同参数上的约简时,每次都要从头开始执行。将嵌套结构的理论结果应用于k-近邻模糊粗糙集的快速约简算法设计中,并利用嵌套结构,设计了一个基于已有约简的快速约简算法。该算法的特点是在参数改变时,不必重新运行经典的算法,而是利用已有的约简来计算新的约简。数值实验验证了快速约简算法可以显著地节省运行时间,表明了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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