Расчет коэффициента кластеризации неполной сети с использованием параллельных вычислений

Разработка алгоритма расчета коэффициента кластеризации неполной сети и программы на основе полученного алгоритма. Использование параллельных вычислений для расчета коэффициента кластеризации. Принадлежность исследуемого узла к той или иной группе.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 02.02.2019
Размер файла 203,2 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


Подобные документы

  • Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.

    дипломная работа [3,1 M], добавлен 21.03.2011

  • Микропроцессорные системы обработки данных. Специальные алгоритмы-планировщики для распределения операторов параллельных алгоритмов по процессорам вычислительной сети. Алгоритм построения и уплотнения нитей. Интерфейс программы, результаты работы.

    курсовая работа [1,8 M], добавлен 22.02.2011

  • Создание программы, автоматизирующей расчет коэффициента ритмичности продукции с использованием электронных таблиц средствами языка программирования Си. Консолидация данных в MSExcel. Программная реализация алгоритма. Тестирование разработанного ПО.

    курсовая работа [3,0 M], добавлен 07.06.2014

  • Автоматизация вычислений, необходимых для расчета коэффициента ритмичности, используя пакеты прикладных программ в Excel. Проведение необходимых расчетов с применением формул в электронных таблицах. Тестирование разработанного программного обеспечения.

    курсовая работа [1,6 M], добавлен 28.08.2014

  • Показатели эффективности параллельного алгоритма: ускорение, эффективность использования процессоров, стоимость вычислений. Оценка максимально достижимого параллелизма. Закон Амдала, Закон Густафсона. Анализ масштабируемости параллельного алгоритма.

    презентация [493,0 K], добавлен 11.10.2014

  • Вычисление физических параметров реальной электрической цепи посредством преобразования её к эквивалентной. Схема алгоритма программы и ее разработка на языках программирования СИ и С++, результаты расчета зависимостей эквивалентных сопротивлений.

    курсовая работа [19,9 K], добавлен 15.10.2010

  • Математическая основа параллельных вычислений. Свойства Parallel Computing Toolbox. Разработка параллельных приложений в Matlab. Примеры программирования параллельных задач. Вычисление определенного интеграла. Последовательное и параллельное перемножение.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 15.12.2010

  • Описание структурной схемы искусственного нейрона. Характеристика искусственной нейронной сети как математической модели и устройств параллельных вычислений на основе микропроцессоров. Применение нейронной сети для распознавания образов и сжатия данных.

    презентация [387,5 K], добавлен 11.12.2015

  • Основные модели вычислений. Оценки эффективности параллельных алгоритмов, их коммуникационная трудоемкость. Последовательный алгоритм, каскадная схема и способы ее улучшения. Модифицированная каскадная схема. Передача данных, классификация операций.

    презентация [1,3 M], добавлен 10.02.2014

  • Характеристика методов нечеткого моделирования и изучение системы кластеризации в пакетах прикладных программ. Разработка и реализация алгоритма для оптимизации базы правил нечеткого классификатора с помощью генетического алгоритма аппроксимации функции.

    дипломная работа [1,9 M], добавлен 21.06.2014

  • Понятие вычислительных систем, их классификация по различным признакам. Модели параллельных вычислений PGAS и APGAS. Разработка программного продукта для анализа информационных обменов в параллельных программах на языке IBM X10. Расчёт его себестоимости.

    дипломная работа [1,6 M], добавлен 10.06.2013

  • Особенности кластеризации социальных сетей, методы распознавания сообществ. Особенности локального прореживания графа. Разработка рекомендаций по выбору метода кластеризации для выделенных классов задач. Оптимизация процесса дальнейшей обработки данных.

    курсовая работа [1,8 M], добавлен 30.06.2017

  • Понятие двумерного массива целых чисел. Создание динамического массива из элементов, расположенных в четырех столбах данного массива и имеющих нечетное значение. Сохранение результатов в файл и выведение их на экран. Использование ввода с файла.

    курсовая работа [44,0 K], добавлен 09.11.2014

  • Классификация алгоритмов маршрутизации. Методы передачи данных. Характеристики коммуникационной составляющей длительности выполнения параллельного алгоритма. Преимущества и недостатки CTR. Оценки трудоемкости для различных топологий и кластеров.

    презентация [875,8 K], добавлен 10.02.2014

  • Знакомство с историей развития многопроцессорных комплексов и параллельных вычислений. Персональные компьютеры как распространенные однопроцессорные системы на платформе Intel или AMD, работающие под управлением однопользовательских операционных систем.

    презентация [1,1 M], добавлен 22.02.2016

  • Сравнение центрального и графического процессора компьютера в параллельных расчётах. Пример применения технологии CUDA для неграфических вычислений. Вычисление интеграла и сложение векторов. Технические характеристики ПК, применяемого для вычислений.

    курсовая работа [735,9 K], добавлен 12.07.2015

  • Алгоритм логарифмического сдваивания. Средняя степень параллелизма. Характеристики векторных компьютеров. Модель ускорения для параллельной вычислительной системы. Суммирование методом рекурсивного удвоения. Условия выполнения несогласованного алгоритма.

    лекция [183,2 K], добавлен 22.10.2014

  • Рассмотрение теоретических аспектов решения задач средствами пакетов прикладных программ. Разработка алгоритма проведения вычислений, необходимых для расчета израсходованной электроэнергии. Основы организации удобного интерфейса созданной программы.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 09.07.2015

  • Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.

    курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017

  • Принципы организации и функционирования биологических нейронных сетей. Система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Нейронные сети Маккалока и Питтса. Оценка качества кластеризации. Обучение многослойного персептрона.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 06.12.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.