面向计算机集群系统的FP-Growth算法的并行计算

FP-Gfowlth是频繁模式挖掘的经典算法,能够在不产生候选集的情况下生成所有的频繁模式,效率与Apri-ori算法相比有巨大提高,然而FP-Growth算法在挖掘频繁模式过程中需要递归构建大量的条件FP-tree,并分别针对这些条件FP-tree进行挖掘,时间及空间效率不高,在实际应用中存在很大局限性.计算机集群是由多台普通计算机设备通过特定方式结合在一起构成的并行处理系统,属于分布式计算环境,具有计算能力强大、性价比高、灵活等优势.本文提出一种面向计算机集群的并行挖掘算法Gridify FP-Growth,该算法以FP-Growth为基础,通过任务划分的形式.将计算任务分配到计算机集群中各个计算节点上执行,充分利用各个节点的计算资源,最后汇总各节点的计算结果.实验证明Gridify FP-Growth算法不会牺牲计算的准确性,并可以大幅度缩短计算时间,有效缓解计算大规模数据库时的内存压力.     

集成电路板组装系统优化问题及其研究动态

集成电路组装是将电子元器件安装在集成电路板上,从而实现电子元器件的互联的过程,是电子信息行业的基础产业.本文将集成电路板组装系统优化问题划分为四个子问题组装顺序优化问题、部品指派优化问题、组装模式优化问题以及组装线平衡优化问题.重点介绍了其中的前三类子问题的优化模型及优化算法.并通过一个应用实例说明了模型及其算法的有效性.在此基础上,提出了今后对第四类子问题的研究方向与思路.     

利用上凸函数对决策树算法的改进

针对决策树分类方法的计算效率进行深入研究,根据信息增益计算的特点,引入了上凸函数的概念,用于提高决策树分类过程中信息增益的计算效率。利用我们所提出的“一致性定理”和“特殊一致性定理”,从理论上证明了利用上凸函数对信息增益计算进行改进后,构造的决策树与原决策树具有相同的分类准确率。同时我们通过对大数据集的实验,发现在相同规模的数据集下,改进后的决策树算法比原算法有更高的计算效率,并且这种计算效率的提高有随着数据集规模的增加而增加的趋势。     

基于主从博弈的两部门并行系统的效率评价

本文研究了一类典型并行系统的效率评价问题：（1）决策单元由两个并行的子单元组成;（2）在整个系统中,某一子单元居于主导地位,另一子单元居于从属地位;（3）两个子单元之间存在部分共享的投入资源,且无法明显区别该资源在不同子单元之间的分配比例。在分析决策单元整体效率及内部子单元效率的基础上,基于主从博弈思想,提出一种能同时确定系统整体效率及内部子单元效率的评价方法,该方法能够在评价系统效率的同时,实现共享资源的有效分配。最后,采用一个实例分析说明了所提方法的合理性和有效性。     

GPRs搭接网络分解优化定理在流水作业中的应用

本文发现在GPRs搭接网络传统算法中，针对某些可分解的关键工序，通过工序的分解会产生分解悖论和咖啡时间悖论。通过对这些悖论现象的分析研究，发现其存在帕累托改进。对此，提出了两个分解优化定理及网络的分解优化方法，使网络的总工期和总时差的分布都得到了优化，为项目WBS和资源优化提供了更科学的，更充足的条件。并将该分解优化定理同流水作业原理相结合，用实例证明了该方法的可操作性，为流水作业中施工段的划分提供了科学的优化方法。     

航空票务公司免费接送服务中的车次调度模型及算法

本文从顾客满意度和成本出发,对航空票务公司免费接送顾客的车次分配和调度问题进行研究,首先分析了票务公司免费接送服务的业务流程;然后给出了基于时间的顾客满意度函数,并建立了在一定顾客满意度下成本最小的车次调度模型;最后利用集划分方法求解该模型。集划分包括以下两步：第一步采用广度优先搜索生成全部车次集;第二步提出了一种启发式算法。通过仿真分析比较,验证了启发式算法的有效性。     

基于Rough Sets理论的证据获取与合成方法

证据理论是处理不确定性问题的有力工具,它处理的证据来源于专家.专家的知识经验是有限的,获取较困难,且可能存在一定的主观性.针对上述问题,提出了一种基于粗糙集理论的证据获取的新方法,并对证据合成和应用进行了研究.首先研究了大型决策表分解问题.利用粗糙集理论分析条件属性间的依赖关系,对条件属性集进行聚类,形成多个条件属性集相对独立的子决策表;其次对各子决策表进行分析,利用粗糙集的分类思想和隶属度概念,计算证据的基本可信度分配;最后文章对证据的合成及其在决策分析中的应用进行了研究,提出了相应的解决方法.     

并行DBSCAN聚类算法

本文针对DBSCAN算法在计算速度方面的瓶颈,提出了一种新的基于内存的并行DBSCAN算法：合理划分数据库,各个处理器并行聚类,之后合并聚类结果,可以达到很好的聚类结果效果和计算效率。通过对一台双核计算机的实验,发现实验速度可以提高50%左右。     

CPM网络节点时差的特性与应用

节点时差是CPM网络中一个重要的机动时间概念,在各种机动时间中最为直观,计算和应用起来最为简便。本文从机动时间与路长关系的角度研究了节点时差的三个特性,提出了机动时间定理和特征路线定理。在此基础上提出了运用节点时差快速求解次关键路线的方法,以及在时间-费用优化问题中构造等效子网络以简化运算的方法,并进行了理论证明。     

基于向量夹角余弦的组合预测模型的性质研究

基于向量夹角余弦的组合预测是一种相关性的组合预测模型,它是研究组合预测方法的一个新途经.针对基于向量夹角余弦准则下组合预测模型,研究它的基本结构特征.首先提出新的优性组合预测、预测方法优超、冗余度等概念.然后探讨了非劣性组合预测、优性组合预测以及冗余预测方法的存在性,并给出冗余信息的判定定理.最后进行实例分析,表明该方法有较大的实际应用价值.