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网格环境下分布式SVM遥感图像分类器模型研究被引量：1: 1; 作者曾联明吴湘滨刘鹏《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第5期193-195,206,共4页; 为了充分利用网格技术分布式、高性能、协同共享的能力,设计了一种基于网格和支持向量机的分布式图像分类器模型,采用网格计算技术,统筹网络运算资源,结合支持向量机在有限样本统计分类中的优势,探索网格技术在图像分类中的应用。以对... 展开更多; 关键词网格技术遥感图像分类支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于路由表的网格工作流自组织策略: 2; 作者李振华刘鹏廖长均《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第A01期165-168,共4页; 在现有的网格工作流的自组织策略中,通常是在网格中心节点实现服务的选择策略.为了改善网格中心节点的负载问题,提高工作流的效率,在网格工作流客户端中引入路由表机制.根据候选服务的质量,通过MDS的组件服务使网格中的资源信息反映到... 展开更多; 关键词网格工作流 MDS 工作流引擎路由表; 在线阅读下载PDF 职称材料

利用粒子群算法缩减大规模数据集SVM训练样本被引量：3: 3; 作者曾联明吴湘滨刘鹏《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第9期215-217,共3页; 对于大规模SVM训练样本数据,在分类前采用粒子群算法进行样本缩减,每一个粒子的维对应一个样本状态,通过更新粒子的速度和位置信息,调整训练样本的状态,引导粒子向分类最优的样本状态组合方向移动,去除样本中对分类不起作用的非支持向... 展开更多; 关键词粒子群支持向量机训练样本海量数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

新的分布式遥感图像分类器系统开发被引量：2: 4; 作者曾联明吴湘滨刘鹏《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第5期1944-1946,1954,共4页; 为实现分布式的遥感图像分类,达到计算的高性能,提出一种利用决策树SVM和网格技术实现遥感图像分类的解决方案。通过共享计算资源,将经预处理后的遥感数据切割成块并分别分配到网格计算节点进行并行计算。针对比例尺为1∶50 000的TM遥... 展开更多; 关键词支持向量机网格计算遥感图像分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名网格环境下分布式SVM遥感图像分类器模型研究被引量：1: 1; 作者曾联明吴湘滨刘鹏; 机构中南大学地学与环境工程学院佛山科学技术学院信息中心解放军理工大学网格技术研究中心; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第5期193-195,206,共4页; 基金国家自然科学基金(No.40473029)~~; 文摘为了充分利用网格技术分布式、高性能、协同共享的能力,设计了一种基于网格和支持向量机的分布式图像分类器模型,采用网格计算技术,统筹网络运算资源,结合支持向量机在有限样本统计分类中的优势,探索网格技术在图像分类中的应用。以对遥感图像目标物体的特征提取为例,实现基于分布式计算的图像分类过程,基于.net环境的实验结果表明,该模型提高了数据密集型图像分类速度和处理效率。; 关键词网格技术遥感图像分类支持向量机; Keywords grid technology Remote Sensing（RS） image classification support vector machine（SVM）; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于路由表的网格工作流自组织策略: 2; 作者李振华刘鹏廖长均; 机构解放军理工大学气象学院解放军理工大学全军网格技术研究中心; 出处《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第A01期165-168,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60403043); 文摘在现有的网格工作流的自组织策略中,通常是在网格中心节点实现服务的选择策略.为了改善网格中心节点的负载问题,提高工作流的效率,在网格工作流客户端中引入路由表机制.根据候选服务的质量,通过MDS的组件服务使网格中的资源信息反映到工作流的客户端节点,减少网格中心节点的服务选择过程,解决负载问题,同时可以有效地组合适当的网格服务.实验结果表明在客服端增加资源信息,由于记录了中心结点的信息,在工作流工作的后期可以有效地减轻服务结点的负担,提高工作流的效率.; 关键词网格工作流 MDS 工作流引擎路由表; Keywords grid workflow monitoring and discovery system （MDS） engine of workflow routing table; 分类号 U459.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名利用粒子群算法缩减大规模数据集SVM训练样本被引量：3: 3; 作者曾联明吴湘滨刘鹏; 机构中南大学地学与环境工程学院佛山科学技术学院信息中心解放军理工大学网格技术研究中心; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第9期215-217,共3页; 基金国家自然科学基金(40473029)资助; 文摘对于大规模SVM训练样本数据,在分类前采用粒子群算法进行样本缩减,每一个粒子的维对应一个样本状态,通过更新粒子的速度和位置信息,调整训练样本的状态,引导粒子向分类最优的样本状态组合方向移动,去除样本中对分类不起作用的非支持向量和冗余的支持向量所对应的样本,生成新的缩减样本,进行分类训练,从而达到提高训练效率的目的。基于大规模遥感图像数据集的分类实验表明,此方法在确保不降低分类精度的前提下减少了分类时间。; 关键词粒子群支持向量机训练样本海量数据; Keywords PSO, SVM, Training sample, Large-scale data; 分类号 TP315 [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

题名新的分布式遥感图像分类器系统开发被引量：2: 4; 作者曾联明吴湘滨刘鹏; 机构中南大学地质与环境工程学院佛山科学技术学院信息与教育技术中心解放军理工大学网格技术研究中心; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第5期1944-1946,1954,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(40473029); 文摘为实现分布式的遥感图像分类,达到计算的高性能,提出一种利用决策树SVM和网格技术实现遥感图像分类的解决方案。通过共享计算资源,将经预处理后的遥感数据切割成块并分别分配到网格计算节点进行并行计算。针对比例尺为1∶50 000的TM遥感图像的实验表明,此方案提高了分类效率,并为海量遥感数据的分类开辟了一条新的途径。; 关键词支持向量机网格计算遥感图像分类; Keywords SVM（ support vector machine） grid computing remote sensing image classification; 分类号 TP391.41 [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