黄佳欢
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：桂林理工大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于预测原理的嵌入式内存分配算法设计
- 2014年
- 针对嵌入式系统中内存管理存在的实时性与碎片率较大等问题,分别从时间和空间角度对其进行分析,采用基于预测分配和合并分配原理的预测-合并分配机制。从时间上,利用预测线程预测下一次申请内存的大小,提前分配以减少系统等待内存创建的时间;将2次申请的内存块合并成一大块,以大块为申请单位申请内存块,以降低内存块被多次分割导致的内部碎片。μC/OS-Ⅱ平台对比实验结果表明,改进后的预测-合并内存分配算法能有效从时间和内存碎片率方面提高系统的整体性能。
- 程小辉何军权梁启亮黄佳欢顾俊杰
- 关键词：内存块利用率
- 压缩UF-tree挖掘不确定数据频繁项被引量：1
- 2014年
- 针对UF-growth算法构造大量树节点和分支的局限性,且不断计算候选数据项支持度的不足,提出压缩UF-tree算法。压缩UF-tree算法改变建树条件:事务中数据项与树中某个分支节点的数据项匹配时,将该数据项合并到分支中;否则,从该分支节点创建新的分支,叶节点保存当前事务编号。构建单项数据项的概率向量,搜索树分支产生候选项,通过事务编号和概率向量计算候选数据项的支持度进而挖掘频繁项。通过实验对比与分析,压缩UF-tree算法可行且更高效。
- 陈超泉黄佳欢江云辉
- 关键词：数据挖掘不确定数据事务频繁项
- 不确定数据频繁项挖掘的研究
- 频繁项挖掘作为数据挖掘领域研究的重要主题之一,已被证实具有一定的理论价值,并且在市场选择、决策支持和商务管理等方面得到广泛的应用。随着科学理论和技术的发展,金融,传感器网络和医学等领域涌现大量不确定数据。简单忽略数据的不...
- 黄佳欢
- 关键词：不确定数据频繁项挖掘仿真验证
- 文献传递
