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自动化与计算机技术
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共 3 个结果

基于云计算MapReduce的并行关联规则算法改进研究

简介：关联规则是数据挖掘的重要方法之一,但传统的关联规则算法Apriori需要多次扫描数据库,需要很大的I/O开销,不能处理节点失效和负载均衡。云计算下的MapReduce模型能够处理节点失效并能做到负载均衡。将传统的关联规则算法Apriori进行改进,然后移植到Hadoop平台,提出了基于MapReduce编程的数据挖掘算法,它能高效的、并行的完成海量数据挖掘任务。通过实验验证了算法的有效性。
标签：云计算数据挖掘 APRIORI算法 MAPREDUCE

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FPGA的多路数据并行录取和时序资源优化

简介：PCIe总线在雷达系统中应用日益广泛，但FPGA内部集成的PCIe硬核数量有限，难以满足雷达并行录取多种数据的需求。为此，本文提出了一种改进的PCIeDMA数据传输方法，利用XilinxFPGA集成的单个PCIe硬核实现了多路数据在高速传输情况下的并行录取。针对实现过程中遇到的时序问题，提出了采用多级FIFO级联方法进行时序优化。依据XilinxFPGA的时钟网络特点，对时钟资源进行优化，便于日后系统的扩展和升级。
标签： FPGA PCIE 并行录取时序优化

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Map-Reduce并行计算框架下的Skyline查询及优化算法

简介：近几年来,Skyline查询处理在许多应用领域具有潜在的实用价值。在Map-Reduce框架下采用基于角度数据划分的方法,本文提出Cirl-Skyline查询算法。进一步提高算法的查询效率,为了更好的解决重复计算局部没有发生变化Skyline查询点的问题,在Cirl-Skyline算法的基础上提出Restrict-Skyline算法。理论分析和实验证实,该算法具有高效性和可扩展性。
标签： MAP-REDUCE SKYLINE查询数据划分

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