兰远东

作品数：20被引量：18H指数：2
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供职机构：惠州学院计算机科学系更多>>
发文主题：半监督学习聚类降维聚类分析图形处理器更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《计算机应用与软件》《电脑开发与应用》《沈阳工业大学学报》《科技广场》更多>>
所获基金：惠州市科技计划项目国家自然科学基金国家高技术研究发展计划博士科研启动基金更多>>
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电网感知的云计算服务请求路由算法被引量：1
《计算机应用与软件》2015年第9期119-122,135,共5页兰远东 蔡昭权 
国家自然科学基金项目(61170193);惠州市科技计划项目(2011B020006002);惠州学院自然科学基金项目(2012YB14)
高耗能的大型数据中心对其所在区域智能电网的负载均衡有较大影响。针对这种情况,提出电网感知的云计算服务请求路由优化算法。通过对云计算系统的服务请求路由调整,结合电网功率流分析,将服务请求路由到电网余量充沛的数据中心来改善...
关键词：云计算 数据中心 智能电网 服务请求 路由 
半监督边缘判别嵌入与局部保持的维度约简被引量：3
《计算机系统应用》2014年第10期138-141,共4页兰远东 高蕾 曾少宁 曾树洪 
惠州市科技计划(2011B020006002;2013w10;2012B020004005;2013W15;A511.0220);惠州学院校立自然科学基金(2012YB14)
为了对高维数据进行降维处理,提出了半监督学习的边缘判别嵌入与局部保持的维度约简算法.通过最小化样本与其所属类别的中心点之间的距离,使得样本在投影子空间中能够保持其领域的拓扑结构;再通过最大化不同类别边缘间的距离,使得类别...
关键词：降维 半监督学习 局部保持 分类 机器学习 
高斯加权的多分类器物体追踪
《计算机应用》2014年第8期2394-2398,2403,共6页兰远东 邓辉舫 蔡昭权 杨雄 
国家自然科学基金资助项目(61170193);惠州市科技计划项目(2011B020006002)
针对在物体外观快速变化的情况下,大多数弱学习器不能捕获物体新的特征分布,导致追踪失败的问题,提出了高斯加权的联机多分类器增强算法。该算法为每一个领域问题定义一个弱分类器,每个弱分类器包括一个简单的视觉特征和阈值,引入高斯...
关键词：物体追踪 多分类器 高斯加权函数 分类 聚类 模式识别 
主动学习在标记传递算法中的应用
《惠州学院学报》2014年第3期71-78,共8页兰远东 
惠州市科技计划项目(No.2011B020006002;2013w10);惠州学院校立自然科学基金(No.2012YB14)
为了提升标记传递算法的分类精度,提出了结合主动学习的标记传递算法。在标记传递算法中,通过主动学习挑选能最大程度提升分类性能的未标记数据给领域专家标记。在主动学习过程中,依据估计风险最小化原则挑选待标记样本。在UCI数据集上...
关键词：主动学习 半监督学习 机器学习 分类 
融合多智能技术的网络入侵检测模型被引量：1
《信息安全与技术》2014年第4期31-37,共7页兰远东 高蕾 
惠州市科技计划项目(No.2011B020006002;2012B020004005);惠州学院自然科学基金项目(No.2012YB14)
网络入侵检测的关键问题是要使得检测准确率最大化,误警率最小化。为了解决这个问题,提出了集成多种智能学习范型的入侵检测模型。该模型融合了线性遗传规划,自适应神经模糊推理系统和随机森林学习算法。在分类前,使用两层的特征选择过...
关键词：入侵检测 多分类器系统 模式分类 遗传规划 
LP-SVM在CUDA架构上的加速实现被引量：1
《数字技术与应用》2014年第4期130-132,134,共4页兰远东 
为了能在PC机上处理大规模数据集问题,提出了使用CUDA架构对LP-SVM的加速实现方法。该方法针对PC机内存小的缺点,对SVM的分解算法进行改编,得到求解LP-SVM的分解算法。LP-SVM分解算法每次只需要求解一个小规模的线性规划问题,避免一次...
关键词：机器学习 线性规划 支持向量机 图形处理器 统一计算设备架构 
基于图的半监督学习的距离度量改进被引量：1
《智能计算机与应用》2014年第2期32-35,共4页兰远东 高蕾 
惠州市科技计划项目(2011B020006002;2013w10;2012B020004005;2013W15);惠州学院校立自然科学基金(2012YB14)
基于图的半监督学习的一个关键问题是:图上顶点之间的距离度量的有效性问题。为了解决这个问题,提出了基于图的半监督学习的距离度量改进方法。通过在现有密度敏感的距离度量方案中添加补偿参数的方法,使得改进的距离度量方案不但能够...
关键词：半监督学习 距离度量 聚类 机器学习 
动态加权投票的多分类器聚合被引量：1
《现代计算机（中旬刊）》2014年第2期8-11,共4页兰远东 曾树洪 
惠州市科技计划项目(No.2011B020006002;2011B020006009);惠州学院校立项目(No.2012YB14)
在使用多分类器系统时,一种流行的方法是采用简单的多数投票策略来聚合多分类器。然而,当各个独立的分类器的性能不统一时,这种简单的多数投票规则会对分类结果造成负面影响。引入一种新的动态加权函数来聚合多个分类器,动态加权函数通...
关键词：多分类器 动态加权 机器学习 模式识别 
基于哈希表结构和图像分割的快速图像标注
《沈阳工业大学学报》2013年第4期438-444,共7页兰远东 邓辉舫 陈涛 
国家自然科学基金资助项目(60973105);国家863先进制造领域重点项目(2008AA04A120)
为了快速、准确地标注大型图像数据集中的图片,提出了一种利用图像分割和基于kNN(k-nearest neighbor)图的半监督学习来标注图像的算法.该算法先将图像分割为若干个局部区域,使用局部敏感的哈希表来构建图像局部区域的kNN图,并基于图像...
关键词：图像分割 半监督学习 图像标注 哈希表 kNN图 标签传递 聚类算法 方向梯度直方图 
分批处理的K-means算法并行实现被引量：2
《计算机工程》2012年第13期145-147,151,共4页兰远东 刘宇芳 徐涛 
国家"863"先进制造领域基金资助重点项目(2006AA04A120);广东高校优秀青年创新人才培养计划基金资助项目(LYM09128)
为解决K-means算法计算量大、收敛缓慢、运算耗时长等问题,给出一种新的K-means算法的并行实现方法。在通用计算图形处理器架构上,使用统一计算设备架构(CUDA)加速K-means算法。采用分批原则,更合理地运用CUDA提供的各种存储器,避免访...
关键词：数据挖掘 K-MEANS算法 统一计算设备架构 并行算法 聚类分析 图形处理器 
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