A Survey of Parallel Data Mining

With the fast, continuous increase in the number and size of databases, parallel data mining is a natural and cost-effective approach to tackle the problem of scalability in data mining. Recently there has been a considerable research on parallel data mining. However, most projects focus on the parallelization of a single kind of data mining algorithm/paradigm. This paper surveys parallel data mining with a broader perspective. More precisely, we discuss the parallelization of data mining algorithms of four knowledge discovery paradigms, namely rule induction, instance-based learning, genetic algorithms and neural networks. Using the lessons learned from this discussion, we also derive a set of heuristic principles for designing efficient parallel data mining algorithms

DEVELOPMENT OF FRAMEWORK USING GROUP TECHNOLOGY APPROACH IN ESTIMATING FABRICATION TIME OF SUBSEA MANIFOLD

The purpose of this study is to adopt Group Technology approach to establish a framework for estimating fabrication time of Subsea Manifold. The framework was developed using EXCEL spreadsheet consisting of two main components which were database and fabrication estimation model. The development of the database applied Group Technology principles which were to classify parts and components in the fabrication process of similar attributes. Apart from that, the calculation was also added into the template for production time estimation applications. The project is related to Greater Western Flank (GWF) project which is one of subsea development project by Woodside Petroleum Company

MILCS: A mutual information learning classifier system

This paper introduces a new variety of learning classifier system (LCS), called MILCS, which utilizes mutual information as fitness feedback. Unlike most LCSs, MILCS is specifically designed for supervised learning. MILCS's design draws on an analogy to the structural learning approach of cascade correlation networks. We present preliminary results, and contrast them to results from XCS. We discuss the explanatory power of the resulting rule sets, and introduce a new technique for visualizing explanatory power. Final comments include future directions for this research, including investigations in neural networks and other systems. Copyright 2007 ACM

Implementação de uma abordagem para extração e otimização de Regras Fuzzy utilizando Sistemas Imunológicos Artificiais.

Esse trabalho de pesquisa apresenta um estudo analítico sobre a aplicabilidade e o potencial de uso de uma abordagem evolutiva denominada Sistemas Imunológicos Artificiais (SIA) no processo de Mineração de Dados (MD). Descreve o algoritmo AISFLO, que realiza a extração e a evolução de um sistema baseado em lógica fuzzy, composto pela base de regras e suas funções de pertinência, utilizando-se e um algoritmo de SIA de seleção clonal denominado GbCLONALG. Exemplos para a melhor compreensão desse algoritmo são apresentados. Detalha uma aplicação computacional que implementa o algoritmo CAISFLO, tanto em tarefas de classificação, quanto em tarefas de regressão. Ao final apresenta uma análise comparativa do algoritmo CAISFLO com outros algoritmos existentes na literatura. Em tarefas de classificação, o CAISFLO obteve resultados similares. Em tarefas de regressão, mostrou-se bem eficiente, dando uma precisão muito grande para o conjunto de dados testado

Оцінка ефективності нейронних мереж для обробки зображення.

Робота публікується згідно наказу ректора від 21.01.2020 р. №008/од "Про перевірку кваліфікаційних робіт на академічний плагіат 2019-2020р.р. навчальному році" Керівник: д.т.н., профессор Віноградов Микола Анатолійович.Мета роботи: створення, дослідження, спостереження за поведінкою мутації і природного добору генів програмного оточення інформаційних систем за допомогою впровадження технології Genetic Programming.Векторизацією називають процес отримання векторної моделі на основі растрового зображення. Суть проблеми полягає в тому, що в даний час не існує методу, який дозволяє повністю автоматизувати переклад в векторну форму інформації, представленої в графічному вигляді. Багато в чому це пов'язано з тим, що алгоритмічно не вирішена задача однозначного трактування графічних зображень. Під векторної формою далі будемо розуміти набір об'єктів, які задаються точками, ламаними або багатокутниками. Однак є безліч областей, в яких існує необхідність у подібних перетвореннях. В першу чергу це геоінформаційні системи, де для створення закінчених продуктів необхідне перетворення традиційних джерел картографічної інформації - паперових носіїв - в електронну форму. Серед інших сфер застосування алгоритмів векторизації можна назвати САПР, дизайн і підготовку друкованих / електронних видань. У кожній з цих областей існують свої особливості і складності. Наприклад, в ГІС зазвичай мається на увазі, що вихідні растрові зображення карт використовують обмежену і досить невелике число кольорів, але при цьому необхідно обробляти дуже великі за розмірами зображення. Також в ГІС і системах проектування часто вихідні дані містять суміш лінійних (суцільних, пунктирних, штрихпунктирною і ін), майданних, символьних об'єктів, умовних знаків, заштрихованих областей і т.д. Що також сильно збільшує складність завдань розпізнавання і векторизації. Що стосується САПР-додатків, то там існує потреба виділення таких специфічних випадків, як прямі кути між лініями і дуги кіл