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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>基于隨機森林與轉(zhuǎn)換算法實現(xiàn)海洋數(shù)據(jù)的協(xié)同轉(zhuǎn)換

      基于隨機森林與轉(zhuǎn)換算法實現(xiàn)海洋數(shù)據(jù)的協(xié)同轉(zhuǎn)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(fù)雜度高的特點，并且涉及眾多學科領(lǐng)域。針對多種類海洋計算模型協(xié)同計算時調(diào)用復(fù)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(wù)化封裝集成，設(shè)計通用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換接口，提出基于隨機森林的數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換算法實現(xiàn)海洋數(shù)據(jù)的協(xié)同轉(zhuǎn)換，并通過加入數(shù)據(jù)預(yù)處理過程降低時間復(fù)雜度。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計改進的雞群優(yōu)化算法提高調(diào)度效率，利用面向服務(wù)的多粒度協(xié)作流程建模方法構(gòu)建輕量級的流程自定義交互機制。實驗結(jié)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(jié)合數(shù)據(jù)預(yù)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(diào)度效率。

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