【摘 要】
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针对经典的概念学习算法难以处理大规模数据集的问题,本文提出一种基于MapReduce框架的粒概念认知学习并行算法.该算法借鉴认知心理学的知觉和注意认知思想,并融合粒计算的粒
【机 构】
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昆明理工大学理学院,怀化学院计算机科学与工程学院,武陵山片区生态农业智能控制技术湖南省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61305057,No.61562050,No.61573173）
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针对经典的概念学习算法难以处理大规模数据集的问题,本文提出一种基于MapReduce框架的粒概念认知学习并行算法.该算法借鉴认知心理学的知觉和注意认知思想,并融合粒计算的粒转移原理.首先构建适应大数据环境的粒概念并行求解算法,并与经典粒概念构造算法做了对比,在此基础上分别从外延和内涵角度建立了粒概念认知计算系统,然后对给定对象集或属性集进行认知概念学习.实验结果表明,该并行算法是有效的,适合海量数据的粒概念认知学习.
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