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基于ABWO的并行DCNN优化算法
被引量：
1
1
作者
毛伊敏
刘映兴
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第2期353-359,共7页
针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异...
针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异性较大的特征;设计一种ResNet-CBAMDW模型,提升模型性能;提出一种基于自适应黑寡妇优化算法的并行训练策略PT-ABWO优化初始参数,加快参数更新速度;提出一种基于大数据基准测试的动态负载均衡策略DLB-BDB,合理分配任务负载,提升集群并行效率。实验结果表明,该算法能够有效提升DCNN在大数据环境下的训练效率。
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关键词
大数据
并行深度卷积神经网络算法
密度峰值聚类
自适应黑寡妇优化算法
并行训练
基准测试
负载均衡
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职称材料
题名
基于ABWO的并行DCNN优化算法
被引量：
1
1
作者
毛伊敏
刘映兴
机构
江西理工大学信息工程学院
韶关学院信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第2期353-359,共7页
基金
广东省重点提升基金项目(2022ZDJS048)
科技创新重大基金项目(2020AAA0109605)。
文摘
针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异性较大的特征;设计一种ResNet-CBAMDW模型,提升模型性能;提出一种基于自适应黑寡妇优化算法的并行训练策略PT-ABWO优化初始参数,加快参数更新速度;提出一种基于大数据基准测试的动态负载均衡策略DLB-BDB,合理分配任务负载,提升集群并行效率。实验结果表明,该算法能够有效提升DCNN在大数据环境下的训练效率。
关键词
大数据
并行深度卷积神经网络算法
密度峰值聚类
自适应黑寡妇优化算法
并行训练
基准测试
负载均衡
Keywords
big data
parallel DCNN
algorithm
density peak clustering
abwo algorithm
parallel training
benchmark testing
load balancing
分类号
TP183 [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ABWO的并行DCNN优化算法
毛伊敏
刘映兴
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
1
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