10.3321/j.issn:0372-2112.2009.11.044
一种基于网格服务的分布式GEP-BP分类算法
为了克服单一BP算法对分布式数据进行分类时具有训练速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出了基于GEP-BP的混合分类算法HCA-GB,同时结合网格服务的思想,提出了基于网格服务的分布式GEP-BP分类算法CDGB-GS,且在HCA-GB算法中,利用自适应系数的方法动态调整GEP种群的大小,从而有效地提高了HCA-GB的全局收敛性.比较仿真实验表明,通过动态调整自适应系数,HCA-GB的平均收敛次数提高了约2倍;对于大数据集而言,在实验室局域网环境下,CDGB-GS算法的平均耗时比传统算法要小,与传统算法相比,CDGB-GS算法的分类精度最大提高了约32.06%.
分布式算法、基因表达式编程、网格服务、分类
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60973139,60773041;国家863高技术研究发展计划2007AA01Z404,2007AA01Z478;江苏省自然科学基金项目BK2008451;江苏高校科技创新计划项目CX08B-085Z,CX08B-086Z;国家和江苏省博士后基金0801019C,20090451240,20090451241;江苏省六大高峰人才项目2008118
2010-01-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
2600-2603
