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多Agent系统体系结构 总被引:19,自引:1,他引:18
1.引言基于Agent的系统是目前计算机科学领域中一个非常重要和活跃的研究方向,代表了一种新的方式和途径,可用于概念化、分析、描述和实现复杂而庞大的系统,因而体现了一种新的软件开发范型。这种范型在开发诸如internet这样的分布、开放环境中的软件系统时尤具吸引力。 相似文献
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近年来设备驱动程序可靠性技术已成为操作系统领域的研究热点。本文首先分析了驱动程序可靠性研究现状,介绍了虚拟机监控器技术;然后结合虚拟机技术,提出了一个新的驱动加固框架VHarden,重点研究了驱动域之间的数据传输和隔离保护机制,并基于开源的Xen虚拟机监控器和Linux操作系统,设计和实现了该原型系统;最后采用基于软件的故障注入工具对该原型系统进行了评测。测试结果表明,VHarden驱动加固结构可有效提高Linux操作系统的可用性。 相似文献
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数据流具有数据持续到达、到达速度快、数据规模巨大等特点,这些都给数据流挖掘领域研究工作带来了新挑战,而其中分类算法更是当前的研究热点. Domingos等人在VFDT中利用Hoeffding不等式很好地解决了在数据流上进行单遍扫描获取高精度决策树的问题. Gama等人对VFDT进行扩展并实现了VFDTc,使系统能够处理连续属性,并在叶节点采用了贝叶斯分类算法使分类精度更高.基于VFDT和VFDTc,设计并实现了一种基于线索化二叉排序树的决策树分类新算法VFDTt,其主要贡献有如下3点:1)第1次设计并实现了数据流上的基于线索化二叉排序树(TBST)的连续属性处理方法.相比VFDT,VFDTt的样本插入时间复杂度由O(n2)降低到O(nlogn).当新样本到达时,VFDTc需要更新O(logn)个属性节点,而VFDTt只需要更新相应的一个节点即可. 2)改进了VFDTc连续属性的最佳划分节点选取的计算方法,使其时间复杂度由O(nlogn)降低到O(n). 3)相比VFDTc,VFDTt只需从更少的备选划分节点中选取最佳节点,备选划分节点数由O(n)降低到O(logn). 相似文献
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数据流挖掘分类技术综述 总被引:7,自引:0,他引:7
数据流挖掘作为从连续不断的数据流中挖掘有用信息的技术,近年来正成为数据挖掘领域的研究热点,并有着广泛的应用前景.数据流具有数据持续到达、到达速度快、数据规模巨大等特点,因此需要新颖的算法来解决这些问题.而数据流挖掘的分类技术更是当前的研究热点.综述了当前国际上关于数据流挖掘分类算法的研究现状,并从数据平稳分布和带概念漂移两个方面对这些方法进行了系统的介绍与分析,最后对数据流挖掘分类技术当前所面临的问题和发展趋势进行了总结和展望. 相似文献
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一种挖掘最大频繁项集的深度优先算法 总被引:7,自引:0,他引:7
最大频繁项集挖掘是许多数据挖掘应用中的重要问题.提出一种新的深度优先搜索最大频繁项集的算法.该算法采用位图数据格式,结合了流行的各种有效剪枝技术,并使用局部最大频繁项集来进行高效的超集存在判断,明显地加速了最大频繁项集的生成,从而降低了CPU时间. 相似文献
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本文提出一种新的搜索最大频繁项集的算法。该算法使用多层扩展深度优先搜索方法,结合有效的前瞻剪枝策略,明显加速了最大频繁项集的生成,从而显著地降低了CPU时间。 相似文献
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