基于粗糙集理论的条件属性动态约简算法

粗糙集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,可以有效地分析和处理不完备信息.条件属性约简是粗糙集理论算法研究的重点.在启发式条件属性约简算法的基础上提出了动态条件属性约简算法,算法以一个信息大的属性作为基础,不断添加条件属性,并对新增加的条件属性进行修正,找到约简条件属性,目的为了进行遥感数据的动态分类做基础.文中在VC 6.0开发环境下实现了两种算法,用HSV和Iris数据验证了算法的有效性,并分析了算法的时间和空间复杂度.     

基于粗糙集理论的条件属性动态约简算法

粗糙集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,可以有效地分析和处理不完备信息。条件属性约简是粗糙集理论算法研究的重点。在启发式条件属性约简算法的基础上提出了动态条件属性约简算法,算法以一个信息大的属性作为基础,不断添加条件属性,并对新增加的条件属性进行修正,找到约简条件属性,目的为了进行遥感数据的动态分类做基础。文中在VC＋＋6．0开发环境下实现了两种算法,用HSV和Iris数据验证了算法的有效性,并分析了算法的时间和空间复杂度。     

基于粗糙集分类器设计与应用研究

针对从粗糙集能更好的处理不确定性信息的特点,粗糙集理论在遥感影像分类中取得一定成果的基础上,采用了三种粗糙集理论的算法进行粗糙集理论遥感分类的研究,一般粗糙集算法、启发式粗糙集算法和互信息动态粗糙集算法,采用记事本的形式把分类规则和分类结果记录下来,并用混淆矩阵对遥感影像进行了分类精度的评价,分类精度提高了1.1403%,试验证明粗糙集理论算法在遥感影像的分类处理取得良好的自动化分类效果,简化了分类的判别过程,试验结果是可行的.     

云计算中基于遗传算法的数据布局策略

数据布局的合理性直接影响数据中心间的数据调度效率,进而提高对用户的数据采集效率。论文以数据中心之间数据调度为基础建立数学模型,利用分布式云计算技术处理用户的海量数据,并提供高性能计算资源和海量存储资源模式。在分布式云计算系统中,数据密集型计算可以有效处理数据中心之间的数据调度,通过遗传算法的全局优化能力产生最佳的近似解,并最终获得数据布局的最佳近似结果。实验结果表明,遗传算法可以有效地计算出最优数据布局的近似结果,并使数据中心之间的数据调度最小化。