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期刊文章详细信息

一种可伸缩的粒计算知识获取方法    

A flexible self-learning model based on granular computing

  

文献类型:期刊文章

作  者:吴渝[1] 卫婷[1] 李银国[1]

机构地区:[1]重庆邮电大学人工智能研究所,重庆400065

出  处:《重庆邮电大学学报(自然科学版)》

基  金:国家自然科学基金(60373111;60703010);重庆市自然科学基金项目(2005BB2063;2005BA2003);重庆市教委科学技术研究项目(050509;060517)

年  份:2008

卷  号:20

期  号:5

起止页码:593-596

语  种:中文

收录情况:CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

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

分 类 号:TP18]

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引证文献:

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同被引文献:

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