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针对传统决策树SPRINT（Scalable Parallelizable Induction of Decision Trees）算法不能处理海量地学数据挖掘的问题, 设计实现了基于G4ICCS(Geology Geography Geochemistry Geophysics Information Cloud Computing System）的决策树并行分类算法PSPRINT。该算法使用哈希表存储连续属性分割点两侧的数据记录, 为并行节点的分割提供依据, 在MapReduce架构下解决了海量地学数据挖掘问题。实验结果表明, 在模拟的云计算环境下, 决策树并行算法可以处理海量地学数据分类问题, 并获得较好的稳定性和较高的处理速度。 相似文献
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为了解决山洪预测问题,通过对山洪形成过程数学模型的建立,实现了对山洪预测的数值模拟。通过改变模型中的参数和输入值,可模拟、预测不同条件(包括地形坡度)下的山洪情况,为减轻地质灾害、防治水土流失和保护生态环境提供了科学依据。 相似文献
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