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一种可伸缩的粒计算知识获取方法
引用本文:吴渝,卫婷,李银国.一种可伸缩的粒计算知识获取方法[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2008,20(5):593-596.
作者姓名:吴渝  卫婷  李银国
作者单位:重庆邮电大学,人工智能研究所,重庆,400065;重庆邮电大学,人工智能研究所,重庆,400065;重庆邮电大学,人工智能研究所,重庆,400065
基金项目:国家自然科学基金,重庆市自然科学基金,重庆市教委资助项目
摘    要:粒计算是一种新的智能信息处理理论,它很大程度上模拟了人脑认识和解决问题的过程.通过对信息表分层粒化模型的研究,引入了粒分布链表的概念来生成粒子,并改进了一个粒计算算法.改进算法使用数据库技术对原始数据集进行粒化来生成粒分布链表,能够直接处理海量数据集,同时不影响原算法的有效性.通过试验测试了该方法的有效性及可伸缩性.

关 键 词:粒计算  粒分布链表  海量数据  可伸缩性
收稿时间:3/6/2007 12:00:00 AM

A flexible self-learning model based on granular computing
WU Yu,WEI Ting,LI Yin-guo.A flexible self-learning model based on granular computing[J].Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications,2008,20(5):593-596.
Authors:WU Yu  WEI Ting  LI Yin-guo
Institution:Institute of Artificial Intelligence, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, P.R.China
Abstract:Granular computing (GrC) is an emerging theory which simulates the process of human brain understanding and solving problems. Based on the analysis of the hierarchical granular model of information table, the method of granular distribution list (GDL) was introduced to generate granular, and a granular computing algorithm (Slmgrc) was improved. The revised algorithm uses the database technology to granulate the original datasets and generate the GDL, and it can process mass datasets directly without influencing the validity of the Slmgrc. Experiments demonstrate the validity and flexibility of the method.
Keywords:granular computing  granular distribution list  mass data  flexibility
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