基于CUDA的概念生成算法研究.pdf

1、概念格理論，是在形式背景中進行數(shù)據(jù)分析和規(guī)則提取的強有力工具。在應(yīng)用概念格理論進行相關(guān)領(lǐng)域研究時首先要從所給定領(lǐng)域的形式背景中生成概念并建立格結(jié)構(gòu)。然而在大數(shù)據(jù)集中進行這些操作非常復(fù)雜，因此生成概念并建立概念格算法的效率問題就成為影響該理論應(yīng)用的關(guān)鍵因素。
　　隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，在高性能計算領(lǐng)域出現(xiàn)了眾多實現(xiàn)技術(shù)，其中NVIDIA公司推出的高性能計算技術(shù)CUDA，充分利用了GPU的眾核、并行特性來挖掘其潛在的通用計算效能，能夠

2、帶來較高的性價比，因此得到廣泛應(yīng)用。
　　本文首先介紹了高性能計算技術(shù)CUDA的技術(shù)原理，概念格的基本理論以及在各個領(lǐng)域的應(yīng)用情況以及目前所采用的多種概念生成算法，文中重點闡述了概念格生成算法CloseByOne的數(shù)學(xué)原理，并結(jié)合CUDA的技術(shù)特點詳細分析了采用CUDA對該算法進行并行化的理論可行性。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計并實現(xiàn)了五種基于CUDA的概念生成算法，給出了這五種算法的基本思想和算法描述，最后結(jié)合實驗數(shù)據(jù)詳細分析了造成算法實現(xiàn)