基于酶数值P系统的大数据场分析方法

• 作 者: 李文平 杨静 张健沛
• 机 构: 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
• 出 处: 四川大学学报(工程科学版)
• 发表日期: 2013年06期
• 关键词: 数据场 大数据 膜计算 酶数值P系统 data field big data membrane computing enzymatic numerical P
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目（61370083,61073043,61073041）,高等学校博士学科点专项科研基金项目（20112304110011,20122304110012）,黑龙江省自然科学基金项目（F200901）,哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目（2011RFXXG015）

为了解决大数据环境下快速求解数据场势值的计算效率问题,基于膜计算领域的酶数值P系统(ENPS),提出一种数据场分析方法。该方法先引入转移P系统对ENPS加以改进,以提高后者的流程可控性,再基于改进的系统给出计算大数据场势值的ENPS的具体实现。P系统的极大并行性导致大数据场势值求解在3步内完成,每个步骤的计算时间为常数,且与数据规模无关。在真实人脸图像数据场上的实验结果验证了此方法的高效性。