粒度计算

摘要： 粒度计算是一种基于多层次结构的问题处理范式,近年来受到国内外学者的广泛关注。粒度转换技术与问题求解是进行多粒度计算的关键,然而代数商空间却缺乏对这两个重要问题的讨论。为此,针对代数商空间模型,首先,根据商空间的构造方法定义三种完备的代数商空间簇,以论证代数粒度转换的封闭性。在上述工作基础上,针对不同的粒化准则与粒化方式,从多角度给出完整的代数粒度转换方法,并详细讨论了不同转换方法的异同以及粒度转换结果之间的关系。其次,为描述代数问题在粗细粒度转换中的求解结果,基于粒度转换方法与代数求解规则,提出求解一致性原理。通过理论分析证明了粒度转换方法与一致性原理的可靠性,以实例验证了所提方法的有效性,且实例结果与理论分析结论相符合,佐证了一致性原理的正确性;解决了使用代数商空间模型进行粒度计算的核心问题,为使用代数粒度计算求解大规模复杂问题提供了理论依据。

摘要： 针对现有灭火机器人视觉系统的窄视野且检测结果受光照变化干扰的问题,提出了一种应用于大视角全景图像火焰识别且抗光照变化干扰的二分粒度聚类优化的核极限学习机方法.首先,对全景图像建立抗光照变化干扰的颜色模型;然后在该颜色模型下利用经过二分和粒度思想改进的K-means聚类算法分割疑似火焰区域与非火区域;最终提取疑似火焰区域的颜色分量等特征参数作为输入向量来训练核极限学习机(KELM)分类器以提取火焰区域.经仿真研究证明,该算法能快速准确识别全景火焰图像,对光照变化具有良好的鲁棒性,且通用性强.

摘要： 为了实现对钢卷仓储吞吐量的长期预测,以便帮助钢铁物流园区提前规划库位分配和装备准备,降低物流成本和物流园区的空置率,提出基于粒度计算和模糊规则的钢卷仓储吞吐量长期预测模型.通过时间序列分解模型将原始时间序列分解,分别将分解后的数据划分为多个数据粒并对其进行聚类,根据信息粒的类别建立模糊逻辑关系.根据模糊规则实现对未来7天的预测并不断迭代实现对四周的吞吐量预测.选用某无水港2014年至2018年的吞吐量数据进行验证,实验结果表明:所提出的预测方法结果能够满足钢铁物流规划需求,长期预测精度高于ARIMA模型.

摘要： 为提高对数据流内信息挖掘的程度,本文提出一种基于粒度计算的数据流最大频繁项集更新方法.根据数据流存在的不确定性特点,以属性的取值建立对象粒,将对数据流最大频繁项集的挖掘转化为相同属性对象粒的计算,将过程计算分为两部分,即实时数据流信息挖掘和数据流信息分析,引入对象粒计算方法对实时挖掘结果进一步分析,得出最大频繁项集,对其进行更新.实验结果表明,在实验条件下,在相对稀疏和稠密的数据流环境中,所提方法运行时间相对于对比方法至多可提升30％,最少所占内存可低至对比方法的50％,且相同条件下,随最小支持度阈值变化,运行时间减小幅度均明显少于对比方法,表明实验方法具有一定参考价值.

摘要： 针对现今互联网海量资源,资源检索速度越来越慢,资源库硬件成本越来越高昂的特点,论文提出基于商空间粒度计算的资源检索技术,通过对资源库分层递阶,从粗到细、逐步求精的检索方式,相对于传统检索方式——检索资源总库的检索方式,大大提高了使用者的检索效率.实验结果表明,基于商空间粒度计算的资源检索模式能更加高效高质地完成使用者的资源检索需求.

摘要： 由于分布式网络中存在多条链路,易产生数据堆积现象,影响数据分类捕获效果,现有方法不能对不同类型数据进行有效分类,为此提出分布式网络混合云数据分类捕获方法.给出混合云数据分类捕获总体架构,构建海量动态数据的传输链路模型,实现对数据的自适应调度,并采集不同链路中的数据.将线性树与浓密树方法结合,查询数据采集结果中的有效数据,形成训练集,降低数据分类捕获的复杂度.采用粒度计算方法对训练集中的信息进行切分,直到得到可接受的粒度,并从上至下搜索粒度值,将相似度较高的粒度进行聚类,从而实现对不同类型混合云数据的分类捕获.实验结果表明,该方法可以最大程度地抑制多链路对数据分类的影响,快速获取较为精准的数据分类结果.

摘要： 粒度计算正向多粒度层次选择及数据最优尺度选择等方向发展.对具有不同尺度等级的数据组合进行相关研究.针对具有不同数据尺度的系统,构建了一种可调阈值的数据最优尺度选择算法,以便选择数据中的最优尺度,从而获得最优尺度组合.最后,结合决策树分类算法,并采用5个UCI公开数据集实验验证了所提出算法的可行性和有效性.

摘要： 粒度计算正向多粒度层次选择及数据最优尺度选择等方向发展。对具有不同尺度等级的数据组合进行相关研究。针对具有不同数据尺度的系统,构建了一种可调阈值的数据最优尺度选择算法,以便选择数据中的最优尺度,从而获得最优尺度组合。最后,结合决策树分类算法,并采用5个UCI公开数据集实验验证了所提出算法的可行性和有效性。

摘要： 针对现有挖掘方法存在运行效率低下与精准度受限的问题,提出基于粒度计算的大数据集频繁项挖掘方法.通过分析大数据集中数据流的滑动窗口,得到支持数与频繁项之间的关联性,结合各种粒度计算模型,设计一种可以自适应不同种类粒度的计算方法,并采用六元组对其进行界定.运用能够反映数据特征的模式搜索比率,完成信息窗内结构粒的粒化,利用模式搜索比率的不同取值范围,获取模式搜索具备的属性特征,针对属性集的有序分类,嵌入所生成的子状态序列,通过得到的子状态压缩对象粒重构信息窗,使超级状态得以转换,最终取得频繁项集合.仿真结果表明,所提方法不仅能够提升挖掘精准度,而且缩短了运行时长.

摘要： 针对有人/无人机协同作战系统指挥控制(C2)结构和行动计划设计问题,基于粒度计算思想,提出分层适应性设计方法.将C2结构和行动计划适应性设计问题分解为平台编组方案生成、任务调度方案生成、平台编组方案调整和任务调度方案调整4个子问题,从而有效降低问题求解规模.首先,建立适应性设计框架;其次,对关键元素属性进行形式化描述;然后,详细分析子问题耦合关系;最后,给出了4个子问题的适应性设计方法.

摘要： 24小时知识工厂的提出为全球化运作打开了新的视野,而该模型下知识共享空间问题的研究对推动该模型的发展具有重大影响.文章将商空间粒度计算理论引入知识共享空间的细分中,结合知识共享空间的特性,提出了一种基于粒度合成理论的知识共享空间细分方法.该方法首先基于不同结构知识单元的特征获得知识共享空间的不同分类结果,并认为这些分类结果构成不同的商空间,再根据粒度合成理论将这些商空间组织起来得到知识共享空间的最终细分结果.

摘要： 属性约简是知识获取的重要方法之一,利用粗糙集理论对精确属性值的研究已经比较深入,然而在实际应用中,面对的信息往往是不确定的.本文重点研究了对象属性值为Vague概念的Vague信息系统,通过定义Vague值间的序关系,建立基于优势关系的序Vague信息系统.通过定义粒度商,提出了一种基于粒度计算的序Vague信息系统属性约简算法,并通过实例验证了算法的有效性.

摘要： 随着Internet的快速发展,Web页面以指数级的速度膨胀,给信息的有效检索带来了严峻的挑战.目前已提出多种搜索方法来提高检索工具的智能性,以达到更高的查准率和查全率.主要的两种方法是:(1)信息分类方法(2)信息过滤方法. 目前数据挖掘中的很多技术已被广泛地应用于WEB信息检索中.如支持向量机(SVM)、神经网络、粗糙集等方法.自从Tim Berners-Lee提出语义Web以来便得到了广泛的应用.特别是Ontology作为语义Web中的一个要件,它不仅能对概念进行严格的定义而且还能定义概念之间丰富的关系.本文尝试首先利用Ontology自动学习技术从词-文档矩阵中抽象出概念的集合,然后再利用粒度计算的相关理论减小搜索的时间复杂度. 本文的组织结构是:首先对网页进行分类,然后再根据用户提出的查询问题进行切词,利用Ontology自动学习技术,形成概念,建立中文Ontology.最后采用商空间中的保真原理和保假原理进行搜索方式的改进,提出新的搜索算法。

摘要： 人工智能领域的粒度是信息颗粒大小的平均度量.信息颗粒是人类处理和存储信息能力的一种反映,通常是在数值水平上,根据信息的相似性、不可分性、一致性、函数关系等被划分在一起而形成的实体.人类在处理复杂信息问题时,由于能力有限,需要把复杂信息按照各自特征划分为若干较简单的块,这些块就被看成是信息颗粒.信息颗粒在许多方面都有特别意义,诸如区间分析、数据推理、整体分解、决策树、语义网络、图像分割等等.本文研究基于逆向云模型的粒度计算。

摘要： 在图像检索领域应用商空间粒度思想，阐述了图像检索中的粒度原理，对图像检索问题进行商空间描述，并构造等价关系，提出了一种新的图像检索方法。根据图像在不同粒度下的表现构造不同粒度下的商空间，然后根据商空间粒度合成原理构造最优准则函数，对已得到的商空间进行属性合成，进而以合成后的属性函数来完成图像检索.与采用单一属性特征的图像检索方法相比，该方法能够在更大程度上利用图像自身所提供的信息，取得更好的检索效果和更高的查全率查准率指标.

摘要： 本文基于邻域和邻域关系的概念提出了一种实数空间的粗糙集模型.该模型以论域空间中任意对象的邻域形成论域空间的粒化,以下近似和上近似来逼近空间中的任一子集,从而实现了实数空间的粒度计算.进一步,我们展示了该模型在分类问题数值型特征选择中的应用.通过比较试验分析,发现可变精度邻域模型可以选择很少量的特征,但保持甚至显著提高分类精度。

摘要： HVDC 系统的常规控制普遍采用PI 控制策略,该策略是基于固定增益的稳定运行状态进行控制器设计.由于HVDC 系统的响应随运行状态的变化而改变,使得PI 控制器的性能很难实现最优.本文将粗糙集理论与粒度计算技术相结合,提出了高压直流输电自适应粒度控制器,该控制器可根据HVDC系统运行参数的动态变化对增益大小进行调节,从而使系统的控制性能得到优化,仿真试验结果证明了这一结论。

摘要： HVDC系统的常规控制普遍采用PI控制策略,该策略是基于固定增益的稳定运行状态进行控制器设计.由于HVDC系统的响应随运行状态的变化而改变,使得PI控制器的性能很难实现最优.本文将粗糙集理论与粒度计算技术相结合,提出了高压直流输电自适应粒度控制器,该控制器可根据HVDC系统运行参数的动态变化对增益大小进行调节,从而使系统的控制性能得到优化,仿真试验结果证明了这一结论.

摘要： 本文提出协调式人工智能的研究方向.协调式人工智能的实质是:通过协调,实现智能突现.在多自主体系统中,各自主体间通过协调,实现智能突现.在复杂系统中,各个不同层次、不同系统、不同元素间通过协调,实现智能突现.基于商空间的粒度计算理论,可作为协调式人工智能的一个很好的数学工具.

摘要： 认知过程分析是当前信息科学研究的前沿与热点。而目前对在认知过程中所涉及问题如何表示及相互关系莫衷一是.本文基于商空间理论,从结构粒度的定义出发,认为认知过程本质上是对问题对象根据其先验知识与相应的信息量进行分析推理的过程,也就是获取结构粒度系的过程,从而从粒度分析的角度对认知过程中的问题表示加以分析。这样不仅对Zadeh提出人类认知的3个主要概念即粒度、组织与因果阐述了其内在关系,而且进一步说明分类能力是认知程度的结果表示.

摘要： 本发明公开了一种基于多粒度决策模型的最优用药粒度的计算方法，包括以下具体步骤：A：通过对药物的用药剂量取不同的粒度层次构建多粒度层次的用药粒度决策模型；B：若癌症患者为Ⅰ期和Ⅱ期患者进入步骤C；若为Ⅲ期和Ⅳ期患者进入步骤F；C：若患者数据条数小于等于5000条进入步骤D；大于5000条进入步骤E；D：使用协调性方法计算全局最优用药粒度；E：使用树形结构方法计算全局最优用药粒度；F：若患者数据的条数小于等于1000条进入步骤G；条数大于1000条进入步骤H；G：利用串行方法计算局部最优用药粒度；H：利用并行方法计算局部最优用药粒度。本发明能够为医生选取抗癌药物提供自动化的辅助工具。

摘要： 本发明公开了一种支持进程粒度网络计算的虚拟计算环境系统，属于计算机领域，用户在本地计算机上发起选定应用的执行请求，该系统在本地计算机及网络中的应用程序库服务器上查找符合执行请求要求的应用并在对应的应用程序库服务器上执行，并将应用执行过程的输入请求及输出结果集成于本地计算机的桌面终端系统。该系统包括：桌面终端系统、应用服务中心、应用程序库服务器、以及网络。桌面终端系统负责用户的输入请求和输出结果的处理；应用服务中心主要负责应用注册、查询及应用的动态调度；应用程序库服务器负责执行应用。本发明能够有效拓展用户计算机的计算能力。

摘要： 一种测量亚微米至纳米粒度段粒度分布的激光粒度仪，包括激光光源装置、样品测试窗口（3）、散射信号接收装置（4）及与之电连接的信号处理系统（5），激光光源装置包括第一激光器（1）和第二激光器（2）；散射信号接收装置是由（14）组光电探测器按照一定的规律排列，可以接收来自样品测试窗口中心固定角度的散射信号，该系统可以将来自样品测试窗口中心15°~130°的散射信号完整的接收并传输至计算机，计算机根据MIE散射理论可以计算出量程在0.05μm~1μm范围内所测样品的粒度分布图。

摘要： 本发明按照每个装入批次掌握所装入的原料的粒度分布。本发明的粒度分布监视装置具有：信息获取装置，按照原料的每个装入批次至少一次以上获取用于确定所装入的原料的粒度分布的信息；以及信息处理装置，处理信息，信息处理装置具有：粒度分布确定部，根据信息获取装置按照每个装入批次至少一次以上获取到的信息，按照每个装入批次确定粒度分布；以及粒度分布显示部，将粒度分布确定部按照每个装入批次确定出的粒度分布可视化，将每个装入批次的可视化粒度分布与装入批次建立关联地显示于画面。

摘要： 本发明公开了一种基于多粒度决策模型的最优用药粒度的计算方法，包括以下具体步骤：A：通过对药物的用药剂量取不同的粒度层次构建多粒度层次的用药粒度决策模型；B：若癌症患者为Ⅰ期和Ⅱ期患者进入步骤C；若为Ⅲ期和Ⅳ期患者进入步骤F；C：若患者数据条数小于等于5000条进入步骤D；大于5000条进入步骤E；D：使用协调性方法计算全局最优用药粒度；E：使用树形结构方法计算全局最优用药粒度；F：若患者数据的条数小于等于1000条进入步骤G；条数大于1000条进入步骤H；G：利用串行方法计算局部最优用药粒度；H：利用并行方法计算局部最优用药粒度。本发明能够为医生选取抗癌药物提供自动化的辅助工具。

摘要： 本发明提供一种混合粒度的计算电路模块和计算系统，该混合粒度的计算电路模块包括：运算单元，用于负责执行相关指令；取指单元，用于负责取出指令以交由所述运算单元执行；解码单元，用于负责对指令进行解码以交由所述运算单元执行；载入/存储单元，用于负责载入、存储相关信息；其中，运算单元包括：通用运算单元，用于实现通用类型的指令；细粒度可重构运算单元，用于实现bit级别的可重构指令；粗粒度可重构运算单元，用于实现byte级别的可重构指令。本发明的混合粒度的计算电路模块实现了三种基本指令类型：通用指令、细粒度可重构指令以及粗粒度可重构指令，从而通过进一步的组合，最终可以提供七种类型的指令，极大的丰富了适用的场景。

摘要： 本发明公开了一种支持进程粒度网络计算的虚拟计算环境系统，属于计算机领域，用户在本地计算机上发起选定应用的执行请求，该系统在本地计算机及网络中的应用程序库服务器上查找符合执行请求要求的应用并在对应的应用程序库服务器上执行，并将应用执行过程的输入请求及输出结果集成于本地计算机的桌面终端系统。该系统包括：桌面终端系统、应用服务中心、应用程序库服务器、以及网络。桌面终端系统负责用户的输入请求和输出结果的处理；应用服务中心主要负责应用注册、查询及应用的动态调度；应用程序库服务器负责执行应用。本发明能够有效拓展用户计算机的计算能力。

摘要： 本发明公开一种云环境下基于粒度计算的动态云计算资源管理方法，包括如下步骤：S101.建立智能化的复合粒度动态云资源组织模型；S102.建立规模化的复合粒度云用户服务请求的动态计算模型；S103.设计基于语义计算的动态云服务资源发现与调度算法。本发明引入粒度计算的分而治之的特性来减低动态云计算资源以及云环境下用户请求的复杂性，引入语义计算思想，充分抽取云资源与云用户请求的语义，设计基于语义的资源发现与调度算法，实现了云计算服务资源的高效共享，在理论研究和实际应用方面都具有重要的意义和价值，应用到云计算服务企业中，应用效果将改善约30％，极大地推动了云计算向前发展。

摘要： 本发明公开了一种用于粗粒度多核计算系统的两级编程装置及其计算方法，其特征是：编程装置中包含若干体系寄存器和通用寄存器，并将粗粒度计算系统同步动态随机存储器SDRAM的一部分连续存储空间作为物理寄存器；粗粒度计算系统的任务指令分为顶层任务指令和底层功能指令两级；底层功能指令用于在一个计算任务内指导相应的功能单元执行具体的数据处理操作，顶层任务指令则用于维护计算任务之间的数据传递关系。本发明能够方便地实现对底层功能指令的复用，减少对任务指令存储空间的需求；顶层任务指令包含任务调度需要的所有信息，便于实现任务的动态调度；跳转指令的设置使程序编写具有更强的灵活性，进一步方便程序员的程序编写。

摘要： 本发明公开一种云环境下基于粒度计算的动态云计算资源管理方法，包括如下步骤：S101.建立智能化的复合粒度动态云资源组织模型；S102.建立规模化的复合粒度云用户服务请求的动态计算模型；S103.设计基于语义计算的动态云服务资源发现与调度算法。本发明引入粒度计算的分而治之的特性来减低动态云计算资源以及云环境下用户请求的复杂性，引入语义计算思想，充分抽取云资源与云用户请求的语义，设计基于语义的资源发现与调度算法，实现了云计算服务资源的高效共享，在理论研究和实际应用方面都具有重要的意义和价值，应用到云计算服务企业中，应用效果将改善约30％，极大地推动了云计算向前发展。