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基于集群的集中调度式RSOM并行训练方法
引用本文:夏胜平,刘建军,袁振涛,虞华,张乐锋,郁文贤.基于集群的集中调度式RSOM并行训练方法[J].系统工程与电子技术,2007,29(3):459-463.
作者姓名:夏胜平  刘建军  袁振涛  虞华  张乐锋  郁文贤
作者单位:国防科技大学电子科学与工程学院ATR重点实验室,湖南,长沙,410073
摘    要:聚类算法常需处理海量和高维的大数据集,为了提高算法的效率,设计并行的聚类算法,以提供更好的计算能力是十分必要的。集群系统是目前流行的高效并行计算环境,针对大数据集聚类问题,集群系统的运用是一种很好的选择。由于RSOM(recursive self-organizing mapping,RSOM)模型具有内在的层次化及分布式结构特点,本文研究了基于集群的集中调度式RSOM树并行算法,并通过视频图像特征集实例证实了算法的可行性。

关 键 词:数据聚类  并行计算  集群系统  视频图像
文章编号:1001-506X(2007)03-0459-05
修稿时间:2006年2月16日

Center-controlled RSOM parallel training algorithm for cluster-system
XIA Sheng-ping,LIU Jian-jun,YUAN Zhen-tao,YU Hua,ZHANG Le-feng,YU Wen-xian.Center-controlled RSOM parallel training algorithm for cluster-system[J].System Engineering and Electronics,2007,29(3):459-463.
Authors:XIA Sheng-ping  LIU Jian-jun  YUAN Zhen-tao  YU Hua  ZHANG Le-feng  YU Wen-xian
Abstract:In order to improve the computing-efficiency of data clustering for large data sets with high dimensionality,it is necessary to research a good parallel clustering algorithm.Cluster-system,as a new and good environment for high-efficiency parallel computing,is a good choice.Considering the hierarchical and distributed structure of a RSOM tree,the nature for parallel computing,a Clustersystem based and center-controlled RSOM parallel training algorithm is proposed.The performance of this method is tested with the large feature data sets which are extracted from a large amount of video pictures.
Keywords:RSOM
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