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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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ASCABC的并行DCNN优化算法: 2; 作者胡健周奇航毛伊敏《计算机工程与设计》北大核心 2025年第4期983-989,共7页; 针对大数据环境下并行DCNN存在冗余计算过多、收敛速度慢、参数寻优能力差以及中间数据倾斜等问题提出一种基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于冯诺依曼熵的FMC-VNE策略来对特征图进行压缩,降低冗余计算;提出基于自适应人工... 展开更多; 关键词 SPARK 大数据并行dcnn 冗余数据自适应人工蜂群算法参数初始化数据倾斜; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CPBOA的并行DCNN优化算法被引量：1: 3; 作者温占卿毛伊敏彭喆《计算机工程与设计》北大核心 2024年第11期3296-3303,共8页; 针对大数据环境下并行DCNN算法存在的冗余特征图过多、卷积运算效率低下以及节点负载不均衡等问题,提出一种基于Spark和CPBOA的并行DCNN优化算法PDCNN-SCPBOA。提出一种基于奇异值分解与JS散度的特征压缩策略对特征图进行分组压缩,消除... 展开更多; 关键词深度卷积神经网络算法并行计算分布式框架特征压缩张量分解蝴蝶优化算法负载均衡; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Spark和AMPSO的并行深度卷积神经网络优化算法被引量：6: 4; 作者刘卫明罗全成 +1 位作者毛伊敏彭喆《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第10期2957-2966,共10页; 针对并行DCNN算法在大数据环境下存在冗余参数过多、收敛速度慢、容易陷入局部最优和并行效率低的问题,提出了基于Spark和AMPSO的并行深度卷积神经网络优化算法PDCNN-SAMPSO。首先,该算法设计了基于卷积核重要性和相似度的卷积核剪枝策... 展开更多; 关键词并行dcnn算法 Spark框架 Pdcnn-SAMPSO算法负载均衡策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Im2col的并行深度卷积神经网络优化算法被引量：14: 5; 作者胡健龚克 +2 位作者毛伊敏陈志刚陈亮《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第10期2950-2956,2961,共8页; 针对大数据环境下并行深度卷积神经网络(DCNN)算法中存在数据冗余特征多、卷积层运算速度慢、损失函数收敛性差等问题,提出了一种基于Im2col方法的并行深度卷积神经网络优化算法IA-PDCNNOA。首先,提出基于Marr-Hildreth算子的并行特征... 展开更多; 关键词大数据深度卷积神经网络算法并行计算特征提取图像分类; 在线阅读下载PDF 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ASCABC的并行DCNN优化算法: 2; 作者胡健周奇航毛伊敏; 机构江西理工大学信息工程学院赣南科技学院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4期983-989,共7页; 基金江西省教育厅科技基金项目(GJJ209405) 广东省重点提升基金项目(2022ZDJS048) 科技创新2030-“新一代人工智能”重大基金项目(2020AAA0109605)。; 文摘针对大数据环境下并行DCNN存在冗余计算过多、收敛速度慢、参数寻优能力差以及中间数据倾斜等问题提出一种基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于冯诺依曼熵的FMC-VNE策略来对特征图进行压缩,降低冗余计算;提出基于自适应人工蜂群算法的MPT-ASCABC策略进行参数初始化,提高DCNN收敛速度与参数寻优能力;提出中间数据分配策略BA-ID重分配中间数据,解决Spark中间数据倾斜的问题。实验结果表明,所提算法提高了大数据环境下模型训练效率。; 关键词 SPARK 大数据并行dcnn 冗余数据自适应人工蜂群算法参数初始化数据倾斜; Keywords Spark big data parallel dcnn redundant data chaotic ABC algorithm parameter initialization data skew; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CPBOA的并行DCNN优化算法被引量：1: 3; 作者温占卿毛伊敏彭喆; 机构江西理工大学信息工程学院韶关学院信息工程学院中华人民共和国广州海关大铲海关; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2024年第11期3296-3303,共8页; 基金广东省重点领域研发计划基金项目(2022B0101020002) 广东省重点提升基金项目(2022ZDJS048)。; 文摘针对大数据环境下并行DCNN算法存在的冗余特征图过多、卷积运算效率低下以及节点负载不均衡等问题,提出一种基于Spark和CPBOA的并行DCNN优化算法PDCNN-SCPBOA。提出一种基于奇异值分解与JS散度的特征压缩策略对特征图进行分组压缩,消除过多的冗余特征图;结合Spark提出一种基于蝴蝶优化算法的并行CP分解策略,利用分解后的卷积核并行训练,提高卷积运算效率;提出一种基于簇分割的负载均衡策略,对中间数据簇进行均匀分配后再进行处理,平衡节点负载。实验结果表明,所提算法具有良好的训练效果,适用于大规模图像数据的分类。; 关键词深度卷积神经网络算法并行计算分布式框架特征压缩张量分解蝴蝶优化算法负载均衡; Keywords dcnn algorithm parallel computing distributed framework feature compression tensor decomposition butterfly optimization algorithm load balancing; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Spark和AMPSO的并行深度卷积神经网络优化算法被引量：6: 4; 作者刘卫明罗全成毛伊敏彭喆; 机构江西理工大学信息工程学院韶关学院信息工程学院中华人民共和国大铲海关; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第10期2957-2966,共10页; 基金科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109605) 广东省重点提升项目(2022ZDJS048) 韶关市科技计划资助项目(220607154531533)。; 文摘针对并行DCNN算法在大数据环境下存在冗余参数过多、收敛速度慢、容易陷入局部最优和并行效率低的问题,提出了基于Spark和AMPSO的并行深度卷积神经网络优化算法PDCNN-SAMPSO。首先,该算法设计了基于卷积核重要性和相似度的卷积核剪枝策略(KP-IS),通过剪枝模型中冗余的卷积核,解决了冗余参数过多的问题;接着,提出了基于自适应变异粒子群优化算法的模型并行训练策略(MPT-AMPSO),通过使用自适应变异的粒子群优化算法(AMPSO)初始化模型参数,解决了并行DCNN算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题;最后,提出了基于节点性能的动态负载均衡策略(DLBNP),通过均衡集群中各节点负载,解决了集群并行效率低的问题。实验表明,当选取8个计算节点处理CompCars数据集时,PDCNN-SAMPSO较Dis-CNN、DS-DCNN、CLR-Distributed-CNN、RS-DCNN的运行时间分别降低了22%、30%、37%和27%,加速比分别高出了1.707、1.424、1.859、0.922,top-1准确率分别高出了4.01%、4.89%、2.42%、5.94%,表明PDCNN-AMPSO在大数据环境下具有良好的分类性能,适用于大数据环境下DCNN模型的并行训练。; 关键词并行dcnn算法 Spark框架 Pdcnn-SAMPSO算法负载均衡策略; Keywords parallel dcnn algorithm Spark Pdcnn-SAMPSO algorithm load balancing; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Im2col的并行深度卷积神经网络优化算法被引量：14: 5; 作者胡健龚克毛伊敏陈志刚陈亮; 机构江西理工大学信息工程学院赣南科技学院电子信息工程学院中南大学计算机学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第10期2950-2956,2961,共8页; 基金科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109605) 国家自然科学基金资助项目(41562019) 江西省教育厅科技项目(GJJ209405,GJJ209406,GJJ209407)。; 文摘针对大数据环境下并行深度卷积神经网络(DCNN)算法中存在数据冗余特征多、卷积层运算速度慢、损失函数收敛性差等问题,提出了一种基于Im2col方法的并行深度卷积神经网络优化算法IA-PDCNNOA。首先,提出基于Marr-Hildreth算子的并行特征提取策略MHO-PFES,提取数据中的目标特征作为卷积神经网络的输入,有效避免了数据冗余特征多的问题;其次,设计基于Im2col方法的并行模型训练策略IM-PMTS,通过设计马氏距离中心值去除冗余卷积核,并结合MapReduce和Im2col方法并行训练模型,提高了卷积层运算速度;最后提出改进的小批量梯度下降策略IM-BGDS,排除异常节点的训练数据对批梯度的影响,解决了损失函数收敛性差的问题。实验结果表明,IA-PDCNNOA算法在大数据环境下进行深度卷积神经网络计算具有较好的性能表现,适用于大规模数据集的并行化深度卷积神经网络模型训练。; 关键词大数据深度卷积神经网络算法并行计算特征提取图像分类; Keywords big data dcnn algorithm parallel computing feature extraction image classification; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
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	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于ASCABC的并行DCNN优化算法	胡健周奇航毛伊敏	《计算机工程与设计》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于CPBOA的并行DCNN优化算法	温占卿毛伊敏彭喆	《计算机工程与设计》北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于Spark和AMPSO的并行深度卷积神经网络优化算法	刘卫明罗全成毛伊敏彭喆	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2023	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于Im2col的并行深度卷积神经网络优化算法	胡健龚克毛伊敏陈志刚陈亮	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2022	14	在线阅读下载PDF 职称材料