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融合GPU的拟单层覆盖近似集计算方法
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作者 吴正江 吕成功 王梦松 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期71-82,共12页
拟单层覆盖粗糙集是一种匹配集值信息系统且有高质量和高效率的粗糙集模型。拟单层覆盖近似集的计算过程中存在大量计算密集且逻辑简单的运算,为此,提出拟单层覆盖近似集的矩阵化表示方法,以利用图形处理器(GPU)强大的计算性能加速计算... 拟单层覆盖粗糙集是一种匹配集值信息系统且有高质量和高效率的粗糙集模型。拟单层覆盖近似集的计算过程中存在大量计算密集且逻辑简单的运算,为此,提出拟单层覆盖近似集的矩阵化表示方法,以利用图形处理器(GPU)强大的计算性能加速计算过程。为了实现这一目标,使用布尔矩阵表示拟单层覆盖近似空间中的元素,引入与集合运算对应的布尔矩阵算子,提出拟单层覆盖粗糙近似集(DE、DA、DE0与DA0)的矩阵表示,并设计矩阵化拟单层覆盖近似集算法(M_SMC)。同时,相应的定理证明了拟单层覆盖近似集的矩阵表示形式与原始定义的等价性。然而,M_SMC运行过程中出现了矩阵存储和计算步骤的内存消耗过多问题。为了将算法部署到显存有限的GPU上,优化矩阵存储和计算步骤,提出分批处理的矩阵化拟单层覆盖近似集算法(BM_SMC)。在10个数据集上的实验结果表明,融合GPU的BM_SMC算法与单纯使用中央处理器(CPU)的BM_SMC算法相比计算效率提高2.16~11.3倍,BM_SMC算法可以在有限的存储空间条件下充分利用GPU,能够有效地提高拟单层覆盖近似集的计算效率。 展开更多
关键词 拟单层覆盖近似集 集值信息系统 矩阵化 GPU加速 分批处理
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融合拟单层覆盖粗集的集值数据平衡方法研究 被引量:3
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作者 吴正江 杨天 +2 位作者 郑爱玲 梅秋雨 张亚宁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第19期166-173,共8页
如今不平衡数据存在生活中各个领域,如何有效地对其分类已经成为研究的热点。传统的过采样与欠采样方法虽然能保证数据的平衡性,但无法克服因数据分布和噪声对数据的分类造成的影响。为了降低数据分布与噪声在集值信息系统中对不平衡数... 如今不平衡数据存在生活中各个领域,如何有效地对其分类已经成为研究的热点。传统的过采样与欠采样方法虽然能保证数据的平衡性,但无法克服因数据分布和噪声对数据的分类造成的影响。为了降低数据分布与噪声在集值信息系统中对不平衡数据分类的影响,提出了一种基于拟单层覆盖粗集的过采样与欠采样相结合的模型。通过拟单层覆盖粗集DA0与DE0下近似将数据主要划分为两个部分,将属于下近似集的部分用BorderlineSMOTE进行过采样,将不属于下近似集的部分用ClusterCentroids进行欠采样,最终将二者合并即为最终数据集。拟单层覆盖粗集是适用于集值信息系统的高近似质量、快速计算的模型,高近似质量可以使其保留尽可能多的可靠数据来保证模型的泛化能力。通过混合处理方式,不仅能够降低噪声数据对BorderlineSMOTE的影响,还能通过ClusterCentroids极大程度地保留被过滤数据的信息完整性。通过相关对比实验,采用ExtraTree、DecisionTree、FGCNN等方法,验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 拟单层覆盖粗集 不平衡数据 近似集 混合处理 过采样 欠采样
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拟单层覆盖粗糙集中近似集的增量更新算法 被引量:1
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作者 吴正江 张亚宁 +2 位作者 张真 梅秋雨 杨天 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期200-206,212,共8页
拟单层覆盖粗糙集与集值信息系统之间存在一一对应的映射关系,当集值信息系统中的对象集动态添加或移除时,对应拟单层覆盖粗糙集中的信息单元也会随之改变,导致拟单层覆盖粗糙集中的近似集发生变化。针对拟单层覆盖粗糙集中近似集的动... 拟单层覆盖粗糙集与集值信息系统之间存在一一对应的映射关系,当集值信息系统中的对象集动态添加或移除时,对应拟单层覆盖粗糙集中的信息单元也会随之改变,导致拟单层覆盖粗糙集中的近似集发生变化。针对拟单层覆盖粗糙集中近似集的动态更新问题,将拟单层覆盖粗糙集与增量学习相结合,提出近似集的增量更新算法。设计拟单层覆盖集中信息单元的更新算法,以分析信息单元的变化情况,分别构建近似集中可靠单元和争议单元的相关可靠单元集的更新算法。在此基础上,设计与可靠单元和争议单元更新算法相对应的增量更新算法,并且分析其时间复杂度。在UCI数据集上的实验结果表明,与静态算法相比,该算法在对象集发生添加和移除情况下的近似集更新效率分别提高21.5和29倍,能够有效提高近似集的计算效率。 展开更多
关键词 粗糙集 拟单层覆盖 集值信息系统 增量学习 近似集
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拟单层覆盖上的覆盖粗糙集族 被引量:2
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作者 吴正江 刘永利 高岩 《山东大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第8期6-14,共9页
拟单层覆盖是形式化表示包含缺省值的离散信息表一种有效的方式,同时它也是离散化连续值时,包容误分类对象的理想的数学模型。因为拟单层覆盖是极小且精确的,所以拟单层覆盖上的近似算子较一般的覆盖粗糙近似算子更为特殊。从集合及点... 拟单层覆盖是形式化表示包含缺省值的离散信息表一种有效的方式,同时它也是离散化连续值时,包容误分类对象的理想的数学模型。因为拟单层覆盖是极小且精确的,所以拟单层覆盖上的近似算子较一般的覆盖粗糙近似算子更为特殊。从集合及点集两个角度定义了四种近似算子,并在讨论其性质的基础上,也讨论了这四种近似算子之间的关系。 展开更多
关键词 拟单层覆盖 粗糙集 近似算子模型
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