基于基因表达式编程的多数据流压缩并行算法
针对大规模数据流需要巨量存储空间，以及串行处理速度瓶颈，着力于解决处理后的精确度及数据压缩。在并行平台下，利用阈值滑动窗口技术将数据流分段送入各处理器，并使用基因表达式编程(Gene Expression Pro-gramming，GEP)的函数发现算法实现对数据模型的函数挖掘，提出了基于基因表达式编程的多数据流压缩并行函数替代算法PFR—GEP(Parallel Function Replace-GEP)。在PC机群上的实验结果表明：该算法有效提高了压缩比例与运算速度，且具有线性加速比。
并行算法 基因表达式编程 函数发现算法 多数据流压缩算法
杨文 李文敬 罗锦坤
广西师范学院计算机与信息工程学院，广西 南宁 530023
国内会议
湖北恩施
中文
94-96,101
2011-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）