Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Optimization on the complementation procedure towards efficient implementation of the index generation function

Tytuł:
Optimization on the complementation procedure towards efficient implementation of the index generation function
Autorzy:
Borowik, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330597.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
data reduction
feature selection
indiscernibility matrix
logic synthesis
index generation function
redukcja danych
selekcja cech
synteza logiczna
funkcja generowania indeksów
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2018, 28, 4; 803-815
1641-876X
2083-8492
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 3.0 PL
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
In the era of big data, solutions are desired that would be capable of efficient data reduction. This paper presents a summary of research on an algorithm for complementation of a Boolean function which is fundamental for logic synthesis and data mining. Successively, the existing problems and their proposed solutions are examined, including the analysis of current implementations of the algorithm. Then, methods to speed up the computation process and efficient parallel implementation of the algorithm are shown; they include optimization of data representation, recursive decomposition, merging, and removal of redundant data. Besides the discussion of computational complexity, the paper compares the processing times of the proposed solution with those for the well-known analysis and data mining systems. Although the presented idea is focused on searching for all possible solutions, it can be restricted to finding just those of the smallest size. Both approaches are of great application potential, including proving mathematical theorems, logic synthesis, especially index generation functions, or data processing and mining such as feature selection, data discretization, rule generation, etc. The problem considered is NP-hard, and it is easy to point to examples that are not solvable within the expected amount of time. However, the solution allows the barrier of computations to be moved one step further. For example, the unique algorithm can calculate, as the only one at the moment, all minimal sets of features for few standard benchmarks. Unlike many existing methods, the algorithm additionally works with undetermined values. The result of this research is an easily extendable experimental software that is the fastest among the tested solutions and the data mining systems.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies