云计算环境下知识约简算法

作     者：钱进 苗夺谦 张泽华 QIAN Jin;MIAO Duo-Qian;ZHANG Ze-Hua

作者机构：同济大学计算机科学与技术系上海201804 江苏技术师范学院计算机工程学院江苏常州213001 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804 

基　　金：国家自然科学基金(60970061 61075056 61103067) 中央高校基本科研业务费专项资金 江苏省属高校自然科学资金项目(09KJD520004)资助~~ 

出 版 物：《计算机学报》 (Chinese Journal of Computers)

年 卷 期：2011年第34卷第12期

页      码：2332-2343页

摘      要：知识约简是粗糙集理论的重要研究内容之一.经典的知识约简算法是假设所有数据一次性装入内存中,这显然不适合处理海量数据.为此,从属性(集)的可辨识性和不可辨识性出发,给出了可辨识和不可辨识对象对的概念及其性质,并阐述了它们与差别矩阵的关系.利用MapReduce设计了并行计算等价类的方法,提出了面向大规模数据的数据并行知识约简算法,讨论并实现了3种并行策略.最后,通过实验表明了云计算环境下知识约简算法是有效可行的,具有较好的可扩展性.

主 题 词：云计算 粗糙集 知识约简 数据并行 MapReduce 

学科分类：0810[工学-土木类] 0808[工学-自动化类] 0839[0839] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 081202[081202] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/sp.j.1016.2011.02332

馆 藏 号：203211179...