?

Детальная информация
Таблица Карточка RUSMARC
Название: Исследование и разработка эффективных алгоритмов поиска классификационных правил с помощью технологий программирования GPU: магистерская диссертация: 02.04.03
Авторы: Мальцев Глеб Николаевич
Научный руководитель: Щукин Александр Валентинович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2017
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Алгоритмы; Программирования языки; классификационные правила
УДК: 004.421:004.438(043.3)
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Магистратура
Код специальности ФГОС: 02.04.03
Группа специальностей ФГОС: 020000 - Компьютерные и информационные науки
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v17-1751
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: RU\SPSTU\edoc\38835

Разрешенные действия: –

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Объектом исследования являются алгоритмы поиска классификационных правил. Цель работы - исследование эффективности алгоритмов поиска классификационных правил. В процессе работы был модифицирован алгоритм Eclat и разработан алгоритм CN2 на CPU и GPU. Осуществлено сравнение эффективности данных алгоритмов и даны рекомендации их применению.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1 АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ЗАДАЧИ
    • 1.1 Задача алгоритмов поиска классификационных правил
    • 1.2 Виды алгоритмов поиска классификационных правил
    • 1.3 Алгоритмы поиска часто встречающихся комбинаций
    • 1.3.1 Алгоритм Apriori
    • 1.3.2 Алгоритм Eclat
    • 1.4 Общий принцип алгоритмов поиска классификационных правил с покрытием
    • 1.5 Обзор технологий GPGPU
      • 1.6 NVIDIA CUDA
    • 1.7 Библиотека Thrust
    • 1.8 Обоснование выбора алгоритмов и технологии GPGPU
  • 2 РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ ПОИСКА КЛАССИФИКАЦИОННЫХ ПРАВИЛ
    • 2.1 Профилировщик Valgrind
    • 2.2 Реализация алгоритма Eclat
    • 2.2.1 Описание реализация алгоритма Eclat на GPU
    • 2.2.2 Описание модификации алгоритма Eclat
    • 2.3 Алгоритм CN2
  • 3 АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ
    • 3.1 Сравнение алгоритмов по объему использование оперативной памяти
    • 3.2 Сравнение быстродействия алгоритмов
    • 3.3 Сравнение алгоритмов по достоверности и количеству найденных классификационных правил
    • 3.4 Результаты анализа
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • Приложение 1
  • Приложение 2

Статистика использования

stat Количество обращений: 774
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика