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基于GPU的时间序列并行检索算法研究

作　者: 沙剑
导　师: 冯林
学　校: 大连理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 时间序列 数据流 GPU 并行计算
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 34次
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内容摘要


本文开始总结当前主流的时间序列研究手段,进而归纳相关研究成果,包括高维时间序列的相似性度量方法和数据流的分析与处理技术。之后指出各种方法之间存在的问题,并从中总结出各种算法的优点和缺点,以及解决此类问题的方向。于此同时,基于GPU的高性能并行计算技术在近些年有了突飞猛进的进展,也成为了很多领域提高算法效率的突破口,本文首先分析了基于GPU的并行通用计算的原理,然后分析一些GPU在各个主要领域的成功应用案例,利用图形处理器(GPU)的并行计算能力和较高的内存带宽特性,从而提出一种基于统一设备架构(CUDA)的时间序列模式提取方法和针对数据流时间序列相似性匹配的并行计算方法。对于数据流的处理,有研究者曾经提出过经典的spring算法,但是经典的spring算法存在着过量匹配以及冗余计算的现象。首先分析了已有的对spring算法的改进策略,随后提出基于GPU的数据流处理算法,实验表明,相对于spring算法,本文所提出的算法不仅速度上得到了提升,且很好的解决了过匹配现象。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
引言  8-13
  研究背景  8-9
  时间序列数据挖掘的研究背景  9
  基于图形处理器的高性能计算在数据挖掘领域的研究背景  9-11
  本文的主要工作和论文组织结构  11-13
1 时间序列数据挖掘研究现状  13-26
  1.1 时间序列概念  13-14
  1.2 研究现况  14-17
    1.2.1 一维时间序列  14
    1.2.2 高维时间序列  14-16
    1.2.3 数据流时间序列  16-17
  1.3 时间序列相似性度量概述  17-26
    1.3.1 欧氏距离  17-18
    1.3.2 Minkowski距离  18-19
    1.3.3 字符串编辑距离  19-20
    1.3.4 DTW距离  20-22
    1.3.5 LCSS距离  22-24
    1.3.6 测地线距离  24-26
2 基于多核架构的并行数据挖掘研究现状  26-39
  2.1 多核计算的发展历程  26-29
    2.1.1 CPU多核并行  27-28
    2.1.2 超级计算机、集群与分布式计算  28
    2.1.3 CPU+GPU异构并行  28-29
  2.2 CUDA架构模型概述  29-34
    2.2.1 CUDA的发展历史  29-32
    2.2.2 CUDA计算单元  32-33
    2.2.3 CUDA中的warp  33
    2.2.4 CUDA中的执行模型  33-34
  2.3 基于GPU的并行数据挖掘算法研究现状  34-39
    2.3.1 关联规则算法的GPU加速策略  34-36
    2.3.2 聚类算法的GPU加速策略  36-37
    2.3.3 分类算法的GPU加速策略  37-39
3 基于GPU的时间序列相似性并行检索算法研究  39-49
  3.1 研究背景与意义  39-40
  3.2 时间序列的相似性检索  40-41
  3.3 基于GPU的并行时间序列相似性检索算法  41-46
    3.3.1 问题研究背景  41-42
    3.3.2 Parallel-LCSS算法预定义  42-44
    3.3.3 算法原理  44-45
    3.3.4 Parallel-LCSS算法执行步骤  45-46
    3.3.5 算法优化  46
  3.4 实验与结果分析  46-49
    3.4.1 实验平台  46
    3.4.2 实验结果  46-49
4 基于GPU的并行数据流时间序列相似性匹配算法  49-63
  4.1 研究背景与意义  49-50
  4.2 数据流的相似性匹配  50-53
    4.2.1 问题定义  50-52
    4.2.2 经典数据流的匹配算法  52-53
  4.3 数据流挖掘算法并行化可行性分析与处理模型  53-55
    4.3.1 数据流挖掘算法的多核并行化可行性分析  53-54
    4.3.2 基于GPU的数据流处理模型  54-55
  4.4 P-LBM数据流相似性检索算法  55-63
    4.4.1 算法原理  55-56
    4.4.2 算法优化  56-58
    4.4.3 P-LBM算法步骤  58-60
    4.4.4 实验  60-63
参考文献  63-67
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  67-68
致谢  68-69

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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