分布式环境下基于隐私保护的决策树方法的研究

隐私保护数据挖掘成为目前数据挖掘的新兴热点,如何在保护隐私不被泄露的条件下发现隐藏的规则成为研究的重点。为此将隐私保护应用于决策树生成算法,使得在不泄漏隐私数据的前提下同样可以建立准确的决策树。     

一种高效的对等网络流媒体数据调度算法

在基于无结构对等网络环境的P2P流媒体系统中,针对现有数据调度算法不能充分利用节点带宽资源导致服务器负载较重的问题,提出了一种基于数据块优先级的数据调度算法.该算法根据邻居节点滑动窗口中数据需求信息和数据稀有性计算数据块优先级,调度时优先请求高优先级的数据,以提高节点间数据协作性.当多个源节点可以同时提供所需数据时,根据节点已上传下载数据量计算节点的贡献率,向贡献率最低的源节点请求数据,实现新加入节点上行带宽资源的快速利用.仿真实验与实际系统测试表明,该算法可以更充分地利用节点带宽资源,较传统算法降低服务器负载20%以上,提高了系统可扩展性.     

面向图形处理器重叠通信与计算的数据划分方法

针对"主核心+协处理器"式异构并行系统采用数据平均划分再分批执行的方法来解决主协式处理架构的额外通信开销时未能充分利用系统资源的问题,提出了一种新的数据比例划分方法.结合系统通信带宽和图形处理器(GPU)的计算能力,将应用数据按比例划分为大小不同的数据块后分批提交给GPU处理,使系统的传输资源PCI-E总线和计算资源GPU在一段时间内并行工作,从而实现了应用通信与计算的重叠.在处理按照比例划分的数据块过程中,尽可能充分利用系统的传输资源和计算资源,以减少数据传输和计算的相互等待时间.实验结果表明,采用数据比例划分方法后的应用性能明显提高,可以有效地重叠通信与计算时间,矩阵相乘和快速傅里叶变换总执行时间比未划分时分别减少了5%和30%左右,比平均划分时分别减少了3%和6%左右.     

一种改进的高效粒子水平集法及其应用

针对传统粒子水平集法效率较低,难以应用于复杂工程问题的不足,基于积分平均法及局部粒子初始化方法提出一种改进的高效粒子水平集法.将虚拟粒子引入水平集法不仅可以抑制数值扩散,而且可以降低传统方法对高精度离散格式的依赖性,从而使得引入低阶、高效的积分平均法后界面捕捉精度仍保持二阶.通过将粒子布置于界面局部曲率较大的区域,有效地提高了粒子对界面的修正效率,增加了界面光顺性.改进的高效粒子水平集法能保持良好的鲁棒性,在保证界面捕捉精度的同时显著提高计算效率,计算效率约提高90%.     

数据流时间窗口中闭频繁项集的在线挖掘

在数据流闭频繁项集挖掘过程中,常忽略历史模式对挖掘结果的影响,并采用一种结构来标记闭频繁项集的类型,导致算法的效率不高.为此提出一种挖掘数据流时间窗口中闭频繁项集的方法NEWT-moment.该方法能在单遍扫描数据流事务的条件下完整地记录模式信息.同时,NEWT-moment提出的剪枝方法能很好地降低滑动窗口树F-tr...     

基于直方图对二值图像无损数据隐藏算法的改进

提出一种改进基于游程编码和直方图对二值无损数据隐藏算法的新方法.先对载体二值图像进行"与"操作或"异或"操作的预处理,再利用基于游程编码的直方图对的二值图像无损数据隐藏方法进行数据嵌入.实验表明,该方法在嵌入容量和视觉效果都优于改进前的方法.     

一种基于DAG图的异构可重构任务划分方法

为了实现高性能低功耗的计算,以任务划分为研究对象,提出了异构可重构计算的基本概念和形式化描述方法,给出了基于异构计算任务和异构可重构体系结构相结合的异构可重构两种任务划分方法:节点内部可重组及网络可重建的任务划分及算法,最后验证了其任务划分方法的有效性.     

一种整合粒子群优化和K-均值的数据聚类算法

针对K-均值聚类算法存在的不足,提出了一种新的整合粒子群优化算法(PSO)和K-均值算法的聚类算法.在新算法中,首先结合使用粒子群优化算法和K-均值算法搜索全局最优解的位置,然后再用K-均值算法在全局最优解附近的局部空间内快速寻找最优聚类中心.通过对4个数据集的实验测试,将此算法与K-均值算法、基于粒子群的K-均值算法进行了比较.实验结果表明,新算法的聚类质量比后两个算法更优.     

无线传感网络中空间失效模式下的数据存储恢复算法

针对空间失效模式下的数据存储和恢复问题,设计了一种基于数据复制的存储和恢复算法.该算法为每个数据节点分配一个冗余节点,在数据节点失效时可以利用冗余节点中的数据来成功恢复数据,并且使整个过程消耗的代价最小.理论分析和仿真实验表明,同Greedy算法相比,在保证成功恢复的同时,该方法显著降低了网络的整体能耗,从而有效延长了网络的生存周期.     

基于Vague集的供应商选择研究

当供应商提供的产品性能都不能满足要求时,这就需要从这些产品中选择性能与所需性能最接近的产品,而在这种情况下常用的供应商选择评价模型不能解决这个问题,为此文章构建了基于Vague的供应商选择模型,通过度量各供应商提供的产品性能与目标产品性能之间的相似程度来选择最优的供应商,该模型解决了常用模型不能解决的问题,最后通过算例...