数据仓库ETL任务调度的一种改进算法

本文提出了一种基于遗传算法的ETL任务调度改进算法。由于ETL调度子任务之间具有先后顺序的限制,传统遗传算法不能很好的适应。本文通过对传统遗传算法的各个步骤进行相应处理,得到一种改进的ETL任务调度算法;实际应用结果表明调度算法显著提高了处理ETL子任务的效率。     

基于改进果蝇算法优化SVM的个人信用风险评估

为了提高信用风险评估的准确率,应用支持向量机(SVM)来建立信用风险评估模型。针对SVM模型性能的优劣与参数的选择密切相关,提出对传统的果蝇优化算法(FOA)进行改进,采用改进的果蝇算法优化支持向量机的参数,并将该模型的评估结果分别与网格法、遗传算法(GA)和果蝇算法(FOA)优化SVM参数的评估结果对比。实验结果表明:使用改进的果蝇算法优化后的支持向量机模型的评估准确率更高,更适合用于信用风险评估。     

基于迭代式MapReducede的海量数据并行聚类算法研究

为解决传统K-means算法在处理海量数据时存在的不足,提出了1种适用于并行Canopy-Kmeans算法的迭代式MapReduce模型。通过Canopy算法对数据进行初始聚类,得到初始聚类中心,并按照初始聚类将数据存储于Mapper节点,减少Mapper和Reducer节点之间通信线路,减小运算量;在Mapper节点和Reducer节点之间建立互通信,将聚类中心作为迭代流通信息,减少信息流量;最终通过1次运算过程输出最终聚类结果。实验结果证明,改进的算法在时间、正确率和加速比性能方面,均优于传统的串行K-means算法,并在基于传统MapReduce模型的K-means算法基础上有所提高。     

动态多DAG调度的改进算法

工作流调度问题通常可以描述为一个活动与数据传输约束组成的有向无环图(directed acyclic graph,DAG),基于Planner-guided算法框架,采用新的基于多有向无环图节点合并的优先级计算方案改进原有算法,改善了系统中已存在未执行的DAG结点优先级过小而被滞后的问题,从而使得任务在机器上排布相对比较密集,提升了多个DAG结点间调度公平性。结果表明,提出的改进算法优先级计算更加合理,在资源利用率和执行时间上优于Planner-guided算法,调度整体性能得到一定提升。     

基于机器学习的无参考图像质量评价指标体系改进

为解决BRISQUE算法中单纯提取灰度空间指标特征的问题,进一步提升算法预测的准确性,文章在BRISQUE算法的基础上改进了无参考图像质量评价指标体系,提出了一种基于灰度空间和色彩空间的改进算法。同时,为了减少单一数据库造成的模型过拟合现象,提升算法的鲁棒性,该算法分别在LIVE和CSIQ数据库上分析了算法计算结果与DMOS值的相关性。实验结果表明,改进的BRISQUE算法评价结果与人类主观评价具有高度的一致性,较BRISQUE算法在一致性方面有一定程度的提升。     

基于DEPSO 的工程项目增量净收益优化研究

针对当前工程项目网络计划制定中难以对工期、成本、质量三大目标进行有效统筹管控的问题。将这三大目标转化为增量净收益目标,解决由于各单目标之间量纲的不同而难以统筹优化问题,建立了增量净收益最大的工期—费用—质量模型,理清了它们之间错综复杂的关系和相互对立的局面。充分利用差异演化算法和粒子群算法的各自优点,提出了差异演化粒子群算法对上述多目标优化模型进行求解;并通过工程实例检验差异演化粒子群算法的有效性,计算结果显示,改进算法在很大程度上改善了求解性能,极大地提高了工程项目的净收益。     

基于改进的A*和人工势场算法的火灾路径规划

传统火灾疏散过程中疏散指示灯指示方向固定,无法根据火灾情况改变疏散方向,为了解决这种情况,提出改进的A*算法和人工势场算法,对火灾发生时的人群疏散路径进行规划.通过优化g值、改进OPEN列表存储结构的方法改进A*算法,通过改进引力函数、加入虚拟侧向力的方法改进人工势场算法,以达到火灾应急疏散的要求,即快速找到疏散路径的...     

决策树技术在高校招生决策中的研究与应用

通过介绍数据挖掘的概念和决策树分类方法,论述决策树技术中ID3算法的基本思想和改进方法,并用该算法对高校招生录取数据进行分析,建立基于改进决策树方法的高校招生决策应用研究模型,并运用模式匹配算法及朴素贝叶斯方法进行验证,分析出影响考生报到的潜在因素,为提高报到率提供参考依据。     

基于合作与竞争关系的标签推荐算法

针对高阶奇异值分解(HOSVD)模型进行标签推荐时产生矛盾标签且没有充分利用标签之间关联的问题,提出了1种基于合作与竞争关系的标签推荐改进算法,利用标签之间的相关关系来改进原有的HOSVD模型,并应用到标签推荐系统中。通过实验将其与未改进的推荐算法对比,实验数据表明,在同等条件下,改进后的算法推荐的标签更加准确。     

基于C4．5算法在水利水电建筑工程专业成绩分析中的应用

针对学生成绩问题,给出了学生成绩数据挖掘模型。决策树方法是数据挖掘中非常有效的分类方法。根据学生成绩数据特点,采用了C4.5决策树算法。C4.5算法是决策树核心算法ID3的改进算法,它构造简单,速度较快,容易实现。选取决策属性,挖掘结果表明,该算法能够正确将学生成绩数据分类,并得到若干有价值的结论,供决策分析。