基于折半加一的分布式循环请求集生成算法

提出一种新的分布式互斥循环请求集生成算法。该算法采用折半加一与局部递归的方式,在不明显增加请求集长度的情况下,能至少降低WK算法50%的时间复杂度。在利用局部递归方式计算循环请求集时,如果系统节点数属于某分段的后半段,则设定其循环请求集长度下限为 +1。性能分析结果表明,该算法能够在规定时间内计算大规模分布式系统的循环请求集,具有较高的实用性。     

一种高效能的分布式请求集生成算法

分布式互斥请求集的长度、对称性和生成的难易程度以及生成算法占用的空间及耗费的时间直接影响着基于该请求集的分布式互斥算法的消息复杂度、对称性和算法的应用规模。本文在折半循环编码算法的基础上,提出了一种增加算法初始化节点数量和引入松弛差集的对称分布式互斥请求集生成算法,使算法的时间复杂度和消息复杂度大幅度降低。     

一种贪心策略的更高效的请求集生成算法

在折半循环编码算法的基础上,依据贪心策略对可纳入节点进行局部求最优的方式来生成请求集的算法,从而使算法的请求集长度下降了一个数量级,接近姨N。     

具有O(n)时间复杂度的分布式请求集生成算法

在大规模完全分布式系统的互斥问题上,快速生成请求集是必要的。在基于松弛差集的相关原理上,引入了二次松弛差集的概念。经分析相关概念及定理,将原本“求差”的过程变为“求和”的过程;进而利用 “求和”步骤间的递推关系,大大减少了求和步骤,使整个算法的时间复杂度控制在O(n)。与时间复杂度同为O(n^2)的其他经典算法相比,生成的请求集长度仍保持在2n^(1/2)的数量级。     

一种新的分布式互斥请求集生成算法

分布式互斥请求集的长度、对称性和生成的难易程度以及生成算法占用的空间及耗费的时间直接影响着基于该请求集的分布式互斥算法的消息复杂度、对称性和算法的应用规模。本文在基于循环编码的分布式互斥请求集生成算法的基础上,提出了一种增加算法初始化节点数量的对称分布式互斥请求集生成算法。其生成的请求集长度小于2N0.5,其时间复杂度也比基于循环编码的分布式互斥请求集生成算法小。因此,该算法较已有的分布式互斥请求集生成算法在性能上具有较大提高。     

改进的分布式互斥请求集生成算法

在分布式系统中,各节点必须互斥地访问临界区.节点的请求集的长度决定了系统的效率、性能.虽然最优请求集的节点数最少(大约n),但已有的解决方案该类问题算法类似于穷举法,随着节点的增加,该方法变得不可计算.提出了一种快速的请求集生成算法,该算法以循环差集请求集生成算法的理论和贪心算法的基本思想为基础,在每次迭代的过程中,选出一个当前条件下最优的节点加入请求集.与其他的方法相比较,该方法能对任意给定的整数快速、有效地生成对称的请求集.本算法时间复杂度为O(n2),生成的请求集长度为n～2n.     

基于重复数的最短循环请求集生成算法

在分布式循环请求集长度最短时,针对请求集生成算法的时间复杂度和空间复杂度过高问题,提出了一种基于重复数的最短循环请求集生成算法。算法在基于循环松弛差集的思想上,以当前请求集差集允许的最大重复数作为判断条件,依次向请求集中添加元素。实验结果表明,系统节点数为70到90时,该算法在保证请求集长度最短,且空间复杂度为O(2N)的前提下,使得时间复杂度是穷搜方法的3.6E-03到6.8E-07,降低了最短循环请求集生成算法的时间复杂度。     

基于有限递归的最短长度循环请求集生成算法

如何在最短的时间内生成长度最短的对称循环请求集,是当前分布式计算乃至云计算必须解决的问题。提出了一种基于有限递归的最短长度对称循环请求集生成算法。该算法通过减少每一个递归层次的递归次数,在不增加请求集长度的情况下,能够有效地减少请求集生成过程中节点尝试的次数,从而有效地降低算法的时间复杂度,具有较高的实用价值。     

基于局部递归的动态多点初始化请求集生成算法

如何在保证请求集长度不显著增加的情况下使时间复杂度尽量减小,是对称分布式互斥请求集生成算法研究者必须解决的问题。通过动态增加初始化节点的方法,采用局部递归的方式设计了一种新的对称分布式互斥请求集生成算法。该算法能够保证请求集长度与其长度下限比较不会显著增加,而时间复杂度比WK算法及全局递归算法有显著下降。因此,通过对请求集本身特性的研究,能够部分解决请求集长度与请求集生成算法时间复杂度之间的矛盾。     

频繁项集挖掘算法

在松弛循环差集的基础上,依据局部贪心策略对可纳入节点以局部求优的方式来生成请求集的算法,使算法的时间复杂度降低一个数量级,同时所生成的请求集长度仍然保持在2N2N,从而更有利于在通信中推广使用。     

屏蔽差集偶与伪随机屏蔽二进序列偶的研究

为了进一步研究伪随机屏蔽二元序列偶,提出了一类新的区组设计——屏蔽差集偶,证明了一类特殊的屏蔽差集偶和伪随机屏蔽二元序列偶是等价的,并研究了伪随机屏蔽二元序列偶存在的充分必要和必要条件;最后利用差集构造出一类伪随机屏蔽二元序列偶,丰富了伪随机屏蔽二元序列偶的研究内容。     

新的基于区分对象集的邻域粗糙集属性约简算法

基于正域的属性约简算法是利用"下近似"思想,仅考虑被正确区分样本数的约简算法。借鉴"上近似"的思想,利用"邻域信息粒"的概念定义了区分对象集,探讨了其基本性质,并提出了基于区分对象集的属性重要度度量及启发式属性约简算法。该约简算法既考虑信息决策表的相对正域,也考虑以核属性为启发信息逐个增加条件属性时对边界域样本的影响。通过实例分析,说明了所提算法的可行性,并且以6个UCI标准数据集为实验对象,与基于正域的属性约简算法进行对比实验。实验结果说明,采用提出的约简算法得到的约简属性集,与基于正域的属性约简算法相比,在进行分类任务时的分类精度能够保持不变或有所提高。     

基于矩阵保留策略的邻域粗糙集属性约简算法

在基于邻域粗糙集的属性约简算法中,正域计算是保证其有效性的重要依据,也是影响其时间开销的最主要部分。为了减少算法时间开销,通过对现有算法FHARA的正域计算进行改进,采取保留策略,利用矩阵保留度量计算值的平方,将原本◢n◣维上的计算改进为1维上的计算,从而缩减了每次度量计算的时间,并在此基础上提出了基于矩阵保留策略的邻域粗糙集属性约简算法,最后通过多个UCI数据集验证了该算法。与现有算法相比较,实验结果表明,对大部分数据集而言,该算法能有效且更快速地得到数据集的属性约简。     

基于粗糙集正域的手写字母识别算法

针对手写字母识别的特点,结合粗糙集相关理论,提出了一种新的手写字母识别算法。通过对采集的样本进行正态分布假设验证,保证样本的可靠性;利用粗糙集上近似、下近似以及正域概念,对手写样本决策系统进行特征选择以简化决策系统,并进一步提炼手写分类规则。实验结果表明,新算法具有较高的识别准确率,是有效可行的。     

面向图像集复合质量的压缩采样分配算法

对于一个航拍图像集的压缩感知编码,现有方案只能采用固定的测量分配机制对其中每幅图像进行压缩采样,未考虑图像之间的差异性以及图像集的整体重构质量,因此难以充分利用有限的采样资源。在总的采样资源约束下,如何为航拍图像集中不同图像分配合理的采样率是一个需要解决的问题。首先,根据航拍图像集的通用需求提出了图像集复合质量的评价指标,用以计算图像集的整体重构质量;随后,根据图像集中不同图像的相对复杂度建立了一个图像方差模型,并基于该模型提出了一种图像集的压缩采样分配算法。实验结果表明相比于现有方案,在相同的采样资源约束下,所提算法有效地提升了航拍图像集的整体重构质量。