并行數(shù)據(jù)挖掘理論研究與應(yīng)用.pdf

1、重慶大學(xué)博士學(xué)位論文并行數(shù)據(jù)挖掘理論研究與應(yīng)用姓名：王華秋申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專(zhuān)業(yè)：控制理論與控制工程指導(dǎo)教師：曹長(zhǎng)修20060501重慶大學(xué)博士學(xué)位論文II任務(wù)分布方案和部分異步并行通信降低了計(jì)算時(shí)間這種模擬退火并行粒子群算法結(jié)合了并行粒子群算法的快速尋優(yōu)能力和模擬退火的概率突跳特性保持了群體多樣性從而了避免種群退化實(shí)驗(yàn)證明該算法在并行機(jī)群上具有了較好的準(zhǔn)確性加速性和可擴(kuò)展性最后將該算法應(yīng)用于客戶(hù)購(gòu)物時(shí)段分析中進(jìn)行商業(yè)決策支持(3)并行

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立在密度估計(jì)基礎(chǔ)上的核回歸徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常用于模型預(yù)測(cè)但是高維的核函數(shù)矩陣運(yùn)算需要花費(fèi)巨大計(jì)算資源為了縮短計(jì)算時(shí)間本文設(shè)計(jì)了以異步方式執(zhí)行的并行算法用于計(jì)算核回歸徑向基網(wǎng)絡(luò)核函數(shù)矩陣并提出自適應(yīng)距離優(yōu)化核函數(shù)的窗寬參數(shù)本文將該算法用于鋼鐵冶煉中的轉(zhuǎn)爐提釩過(guò)程中建立了預(yù)測(cè)模型在工作站機(jī)群上執(zhí)行該算法利用實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該算法的加速性和準(zhǔn)確性本文進(jìn)行了上述并行數(shù)據(jù)挖掘算法性能的詳細(xì)研究和討論主要目的是研究在機(jī)群并行結(jié)構(gòu)下的數(shù)據(jù)挖掘