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基于Spark深度感知决策树的恒星/星系分类应用研究
被引量:
3
1
作者
黄智昌
王俊义
+1 位作者
郑霖
符杰林
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第3期765-768,804,共5页
针对传统决策树分类算法需要依靠人工构造特征才能实现对数据进行分类的问题,以及其在处理海量天文数据时所面临的处理速度和资源分配瓶颈问题,结合深度学习强大的特征学习能力和Spark高效的数据处理性能,提出了一种基于Spark平台的深...
针对传统决策树分类算法需要依靠人工构造特征才能实现对数据进行分类的问题,以及其在处理海量天文数据时所面临的处理速度和资源分配瓶颈问题,结合深度学习强大的特征学习能力和Spark高效的数据处理性能,提出了一种基于Spark平台的深度感知决策树并行化算法,并将其应用于天文恒星/星系分类问题中。研究结果表明,该算法具有很好的可伸缩性,可以通过增加Spark集群计算节点的数量,来减少分类模型所需的训练时间和增强其对海量天文数据的处理能力。并且,其因同时具备强大的特征学习和分类能力而在恒星星系分类问题上可以获得比传统决策树更高的分类准确率。
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关键词
SPARK
深度学习
决策树
并行化
恒星/星系
分类
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职称材料
题名
基于Spark深度感知决策树的恒星/星系分类应用研究
被引量:
3
1
作者
黄智昌
王俊义
郑霖
符杰林
机构
桂林
电子科技大学
认知无线电与
信息
处理教育部
重点
实验室
桂林电子科技大学通信网信息传输与分发技术重点实验室
桂林
电子科技大学
广西密码学与
信息
安全
重点
实验室
桂林
电子科技大学
广西无线宽带
通信
与信号处理
重点
实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第3期765-768,804,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61362006
61261017
+10 种基金
61571143
61561014)
中电54所通信网信息传输与分发技术重点实验室基金资助项目(ITD-U14008/KX142600015(2014))
北京邮电大学泛在网络教育部重点实验室基金资助项目(KFKT-2014102)
认知无线电与信息处理教育部重点实验室基金资助项目(2013ZR08
CRKL150112)
广西无线宽带通信与信号处理重点实验室基金资助项目(GXKL0614202
GXKL0614101
GXKL061501)
广西自然科学基金资助项目(2013GXNSFAA019334)
桂林电子科技大学研究生教育计划资助项目(YJCXS201517)
文摘
针对传统决策树分类算法需要依靠人工构造特征才能实现对数据进行分类的问题,以及其在处理海量天文数据时所面临的处理速度和资源分配瓶颈问题,结合深度学习强大的特征学习能力和Spark高效的数据处理性能,提出了一种基于Spark平台的深度感知决策树并行化算法,并将其应用于天文恒星/星系分类问题中。研究结果表明,该算法具有很好的可伸缩性,可以通过增加Spark集群计算节点的数量,来减少分类模型所需的训练时间和增强其对海量天文数据的处理能力。并且,其因同时具备强大的特征学习和分类能力而在恒星星系分类问题上可以获得比传统决策树更高的分类准确率。
关键词
SPARK
深度学习
决策树
并行化
恒星/星系
分类
Keywords
Spark
deep learning
decision tree
parallelization
star/galaxy
classification
分类号
TP181 [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
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被引量
操作
1
基于Spark深度感知决策树的恒星/星系分类应用研究
黄智昌
王俊义
郑霖
符杰林
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017
3
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