【摘 要】
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图形处理器(GPU)作为数据并行协处理器越来越受到应用程序开发人员的欢迎。此外,图形处理器通用程序设计的研究发展非常快速,最基本是进行GPU图形计算,而目前不仅用于图形计
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图形处理器(GPU)作为数据并行协处理器越来越受到应用程序开发人员的欢迎。此外,图形处理器通用程序设计的研究发展非常快速,最基本是进行GPU图形计算,而目前不仅用于图形计算,还应用于很多其他的应用程序。而且GPU变得更便宜且具有超高计算能力。数据约简是粗糙理论及其应用的关键问题所在。粗糙集是众多数据挖掘技术中最有用的方法之一。本文的研究重点是通过GPU和CUDA编程来实现快速数据约简(发现最小数据集)。本文需要解决两个主要问题:一是使用粗糙集理论实现数据简化的过程(发现最小数据集)。二是通过GPU使用CUDA编程。本文试图在GPU上使用共享内存和线程块来改善数据简化过程,使数据处理更快,效率更高。实验结果证明,利用GPU比使用CPU具有更快速更有效的计算性能。
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【个人档案】 陆华山，南京市小学语文学科带头人，《南京市教学研究年鉴（2009）》年度个人，南京市优秀青年教师高研班导师。被授予南京市五一劳动奖章、南京市斯霞奖、南京市优秀教育工作者等称号。自2006年以来，先后获得南京市阅读教学竞赛一等奖、南京市教学技能竞赛一等奖、江苏省优质课竞赛一等奖、全国第二届小学语文教师素养大赛特等奖。崇尚“走向生本的言语实践”的教学主张，追求“简简单单教语文”，形成“