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摘要:
为解决置信规则库中现有参数学习方法主要是串行算法且不适用于求解大数据下参数优化模型的问题,结合群智能算法中的差分进化算法和集群系统中分布式方法,提出了基于消息传递接口的并行参数学习方法。以输油管道检漏问题为例,对比分析了本算法与现有参数学习方法在收敛时的误差,并在不同结点数的集群系统中分析了本算法的加速比和效率。实验结果表明,并行的参数学习方法是有效可行的。
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文献信息
篇名 置信规则库参数学习的并行差分进化算法
来源期刊 山东大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 置信规则库 参数学习 差分进化算法 消息传递接口 并行算法 集群系统 输油管道检漏
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 30-36
页数 7页 分类号 TP18
字数 6531字 语种 中文
DOI 10.6040/j.issn.1672-3961.1.2014.212
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 傅仰耿 福州大学数学与计算机科学学院 38 169 7.0 11.0
2 杨隆浩 福州大学数学与计算机科学学院 19 80 6.0 7.0
3 巩晓婷 福州大学经济与管理学院 13 43 3.0 6.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
置信规则库
参数学习
差分进化算法
消息传递接口
并行算法
集群系统
输油管道检漏
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
山东大学学报(工学版)
双月刊
1672-3961
37-1391/T
大16开
济南市经十路17923号
24-221
1956
chi
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3095
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14
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