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基于隨機森林與轉換算法實現(xiàn)海洋數(shù)據(jù)的協(xié)同轉換

2021-03-31 | pdf | 5.59 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  海洋計算模型具有數(shù)據(jù)源廣、模型復雜度高的特點,并且涉及眾多學科領域。針對多種類海洋計算模型協(xié)同計算時調用復雜的問題,開發(fā)海洋計算模型協(xié)同一體化流程管理系統(tǒng)。對模型進行服務化封裝集成,設計通用的數(shù)據(jù)轉換接口,提出基于隨機森林的數(shù)據(jù)分類與轉換算法實現(xiàn)海洋數(shù)據(jù)的協(xié)同轉換,并通過加入數(shù)據(jù)預處理過程降低時間復雜度。在此基礎上,設計改進的雞群優(yōu)化算法提高調度效率,利用面向服務的多粒度協(xié)作流程建模方法構建輕量級的流程自定義交互機制。實驗結果表明,該系統(tǒng)可有效提高海洋數(shù)據(jù)分析與模擬計算的效率,其中結合數(shù)據(jù)預處理的RF算法較SM和原始RF算法數(shù)據(jù)分類速度更快,并可保持高于91%的分類準確率,而改進的雞群優(yōu)化算法迭代次數(shù)較原始CSO算法和SJF算法減少29%37%,可有效提高調度效率。

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