软件工程国家重点实验室开放基金(SKLSE2012-09-28)
- 作品数：5 被引量：5H指数：2
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- 基因表达式编程中遗传算子的分析
- 2013年
- 基因表达式编程(GEP)不仅具有重组、变异等遗传算子,而且还引入了RIS、IS转座等更为复杂的遗传算子,这些算子概率的选取不同会对算法性能产生较大的影响,基于此,在以前所得理论成果基础上,通过大量实验研究了重组、变异、转座等遗传算子对GEP时间复杂性的影响.
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- 关键词：基因表达式编程变异算子
- 一种新的并行自动聚类算法:CGC-Cluster被引量：2
- 2015年
- 针对基于基因表达式编程的自动聚类算法聚类速度较慢和聚簇质量较差的问题,提出一种新的并行自动聚类算法:基于统一计算设备架构和粗粒度并行模型的基因表达式编程自动聚类算法(CGC-Cluster).采用GRCM方法对基于基因表达式编程的自动聚类算法(GEP-Cluster)中聚类中心的筛选与聚合步骤进行了改进,基于统一计算设备架构以达到提高并行处理能力,基于粗粒度并行演化模型以提高并行度.选择了较知名的数据集,从算法的聚类速度和聚类质量两方面与GEP-Cluster算法进行了统计实验对比分析,实验结果表明,CGC-Cluster算法不仅获得了3倍左右的加速比,而且从簇内方差、Ocq指标和Dunn指标三种评判质量的指标进行比较,CGC-Cluster显著地改进了聚簇的质量.最后还通过实验分析了算法参数对并行算法的影响.
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- 关键词：统一计算设备架构基因表达式编程聚类算法
- 一种基于逻辑的Java模块依赖图构建工具被引量：2
- 2016年
- 目前Java模块依赖图MDG(Module Dependency Graph)的构建工具还比较稀缺,从一定程度上限制了基于MDG图的软件模块聚类算法的应用。针对这一问题,提出一种基于逻辑的Java模块依赖图构建工具TL4JMDG(the tool logic-based for Java MDG)。在开源框架JTransformer和tu Prolog的支持下,TL4JMDG工具以逻辑方式实现了Java模块关系的抽取和MDG图的生成。阐述TL4JMDG工具的设计与实现,并给出TL4JMDG工具和基于Chava工具构建MDG的耗时比较。TL4JMDG工具具有较好的可配置性、可扩展性和性能,使得目前已有的基于MDG图的聚类算法能更好地应用于Java软件模块聚类。
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- 基于统一计算设备架构和基因表达式编程的自动聚类算法被引量：1
- 2013年
- 针对基于基因表达式编程(GEP)的自动聚类算法GEP-Cluster中聚类中心的筛选和聚合、计算数据对象到各聚类中心距离两个关键步骤效率不高的问题,提出了一种基于统一计算设备架构(CUDA)和GEP的自动聚类改进算法(CGEP-Cluster)。CGEP-Cluster算法采用基因阅读运算器方法对GEP-Cluster算法的聚类中心筛选和聚合步骤进行改进,并基于CUDA将GEP-Cluster算法中数据对象到各聚类中心距离的计算并行化。实验结果表明,在数据对象规模较大时,CGEP-Cluster算法可获得8倍左右的加速比。CGEP-Cluster算法可用于聚类数未知且数据对象规模较大情况下的自动聚类。
- 杜欣刘大刚张开活申远赵康倪友聪
- 关键词：统一计算设备架构基因表达式编程聚类算法GEPCLUSTER演化算法
