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基于集群的增量分布式RSOM聚类方法
被引量：
5
1
作者
夏胜平
刘建军
+3 位作者
袁振涛
虞华
张乐锋
郁文贤
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期385-391,共7页
对于海量和高维的大规模数据聚类问题,其数据个数以及模式种类通常处于一个动态增加的过程之中,为此进行增量、并行算法的设计,以提供更好的计算能力是十分必要的.注意到人脑增量学习的本质和RSOM(Re-cursive Self-Organizing Map)的层...
对于海量和高维的大规模数据聚类问题,其数据个数以及模式种类通常处于一个动态增加的过程之中,为此进行增量、并行算法的设计,以提供更好的计算能力是十分必要的.注意到人脑增量学习的本质和RSOM(Re-cursive Self-Organizing Map)的层次化、分布式结构特点,本文研究了基于高性能集群并行计算环境的增量、分布式RSOM并行算法,并以视频图像特征集实例证实了算法的可行性.
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关键词
数据聚类
增量
分布式并行计算
rsom
(Reeursive
SELF-ORGANIZING
map
)
集群系统
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职称材料
题名
基于集群的增量分布式RSOM聚类方法
被引量：
5
1
作者
夏胜平
刘建军
袁振涛
虞华
张乐锋
郁文贤
机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院ATR重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期385-391,共7页
基金
国家863计划(No.2003AA134030)
国家重点实验室基金项目(No.9140C8001020603)
文摘
对于海量和高维的大规模数据聚类问题,其数据个数以及模式种类通常处于一个动态增加的过程之中,为此进行增量、并行算法的设计,以提供更好的计算能力是十分必要的.注意到人脑增量学习的本质和RSOM(Re-cursive Self-Organizing Map)的层次化、分布式结构特点,本文研究了基于高性能集群并行计算环境的增量、分布式RSOM并行算法,并以视频图像特征集实例证实了算法的可行性.
关键词
数据聚类
增量
分布式并行计算
rsom
(Reeursive
SELF-ORGANIZING
map
)
集群系统
Keywords
data clustering
incremental
distributed parallel computing
rsom （recursive serf-organizing map）
cluster system
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于集群的增量分布式RSOM聚类方法
夏胜平
刘建军
袁振涛
虞华
张乐锋
郁文贤
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
5
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