| 基于变精度粗糙集理论的网格自学习及预测 |
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| 引用本文： | 王云岚,王涛,周兴社.基于变精度粗糙集理论的网格自学习及预测[J].华中科技大学学报(自然科学版),2007,35(Z2):105-108. |
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| 作者姓名： | 王云岚 王涛 周兴社 |
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| 作者单位： | 西北工业大学,高性能计算研究与发展中心,陕西,西安,710072 |
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| 摘 要： | 提出了网格自学习和预测系统体系架构,采用变精度粗糙集和不协调目标信息系统理论揭示有关网格应用属性、网格资源动态状况和网格应用性能之间关系的知识,并采用增量式知识约减算法确定重要属性.利用所发现的知识,可以预测应用的资源需求及其性能.数据实验证明对作业资源需求和运行时间的预测值与实际值的偏差不超过30%.
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| 关 键 词： | 网格计算 预测算法 变精度粗糙集 知识发现 精度 粗糙集理论 网格资源 自学习 预测值 grid system techniques 偏差 实际值 运行时间 作业 验证 数据 应用性能 资源需求 预测应用 发现 利用 重要属性 约减算法 |
| 文章编号： | 1671-4512(2007)S2-0105-04 |
| 修稿时间： | 2007年7月2日 |
VPRS-based self-study and prediction techniques of grid system |
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| Wang Yunlan,Wang Tao,Zhou Xingshe.VPRS-based self-study and prediction techniques of grid system[J].JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE,2007,35(Z2):105-108. |
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| Authors: | Wang Yunlan Wang Tao Zhou Xingshe |
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| Abstract: | The architecture of self-study and prediction system of computing grid is presented.The variable precision rough set and inconsistent decision information system theory is adopted to reveal the knowledge about the applications attributes,dynamic grid resources,and the applications performance.To identify the important attributes related to resource requirement and performance of grid applications,an incremental knowledge reduction technique is proposed.Using the discovered knowledge,the resource requirement and performance of grid applications can be predicted.The experiments show that the mean prediction error of the applications resource requirement and performance is less than 30 %. |
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| Keywords: | grid computing prediction algorithm varied precision rough set knowledge discovery |
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