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1.
在很多新兴应用领域、如传感器网络,实时监控系统等,产生的数据流是不断变化的、连续到达的、数据值可能不确定、且必须被快速处理。其中有些操作,如数据流的实时窗口连接运算,非常消耗时间,这对数据流处理系统的性能提出了严峻的挑战。目前,大多数算法采用软件优化来提高处理速度,但其性能提高有限。利用GPU(图形处理器)的高并行度、多线程、高带宽的并行处理能力,设计了一种软硬件结合的方法来加速处理数据流的窗口连接操作。在CUDA(统一计算架构)下,由CPU控制将内存中的数据传输至GPU存储器中,然后利用多线程进行并行处理。实验验证了提出的方法可以大幅度提高多数据流窗口连接的处理速度,可达到纯软件处理的50倍左右。 相似文献
2.
3.
基于混合差分进化的滑动窗口数据流聚类算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的基于滑动窗口的数据流聚类算法存在的算法执行效率低、聚类质量较差等缺点,提出了一种基于混合差分进化的滑动窗口数据流聚类算法。该算法将数据流聚类过程分为两个部分:在线的时序窗口数据信息微簇特征向量生成和离线阶段的聚类优化。对在线生成的微簇进行微簇集合的更新与维护,利用改进的粒子群算法对离线的微簇数据信息进行适应度值的计算,将种群分为优势子种群和普通子种群,然后利用个体适应度值和平均适应度值的判别来生成当前个体环境的最优候选解,并迭代地对个体进行进化,输出具有最优适应度值的聚类集合,完成对数据流的聚类。仿真实验结果表明,算法在对数据流执行聚类时具有较高的执行效率,并且最后聚类的质量较好,算法实用性强。 相似文献
4.
5.
针对不确定数据流上的聚类问题提出一种不确定数据流子空间聚类算法UDSSC.该算法使用滑动窗口机制接收新到达的数据,剔除陈旧的数据;还引入子空间簇生成策略和新型离群点机制;系统建立了三个缓冲区分别存储新到来的元组、要进行聚类的元组和离群点元组,以此获得高质量的聚类结果.实验表明,UDSSC算法与同类型算法相比,具有更好的聚类效果、更低的时间复杂度和更强的扩展性. 相似文献
6.
新型智能家居设备的普及以及网络技术的发展对传统的智能家庭网络提出了新的挑战,现有智能家庭只能通过服务器连接传统网站,不能快速、准确地展现用户定制的网站内容。针对以上问题,将网页中间件自适应技术应用到智能家居网关中。与传统的开发方式相比,设计的智能构架从“数据获取数据规范解析抽取映射转换渲染美化”五个步骤完成页面自适应转化,改变了传统Web网页在智能家居中的展现模式。 相似文献
7.
陈乃金 《计算机工程与应用》2014,(23)
为了更有效地优化粗粒度可重构单元阵列映射加速性能,提出了一种行节点无依赖约束的空域映射调度方法,基于相同条件下,采用时延Petri网对若干个按约束已经被划分映射到可重构单元阵列的数据流子图的运行情况进行了分析,通过一个实例比较了行节点有依赖和无依赖的运行结果,结果表明该种空域映射方法具有可行性。 相似文献
8.
Lustre是一种广泛应用于核电、航空等高可信领域的同步数据流语言。用形式化验证的方法来实现Lustre到C的翻译并证明其过程能有效提高编译器的安全性。因为Lustre程序是并发执行的,需要对其进行因果分析和串行化。利用Coq工具,形式化定义拓扑排序的性质和相应层次的Lustre的语义;对Lustre程序进行因果分析和排序;证明排序后的程序满足拓扑排序的性质;证明任意两个满足拓扑排序性质的程序语义执行等价。从而实现了一种针对Lustre程序的可信排序过程。 相似文献
9.
10.
数据流分类挖掘首先要面对概念变化问题。介绍了数据流分类中的概念变化的定义与类型,研究了概念变化的意义及应用,对目前数据流中处理概念变化的方法进行了综述。真实数据流常常含有大量的噪声,因此需要理解噪声与概念变化的区别。针对周期性数据流中概念重现现象,当"历史概念"重现时,利用特定的模型对数据流进行概念预测,可以减少模型更新的代价。 相似文献