陈文强

作品数：2被引量：9H指数：1
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供职机构：厦门大学信息科学与技术学院更多>>
发文主题：分类器分层结构多分类算法分布式计算分布式更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《模式识别与人工智能》《山东大学学报（工学版）》更多>>
所获基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金国家社会科学基金更多>>
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基于集成学习和分层结构的多分类算法被引量：9
《模式识别与人工智能》2015年第9期781-787,共7页邹权 宋莉 陈文强 曾建沧 林琛 
国家自然科学基金项目(No.61370010;61102136);国家社会科学基金项目(No.13&ZD148);福建省自然科学基金项目(No.2014J01253);深圳市科技创新基础研究项目(No.JCYJ20120618155655087)资助
分类是数据挖掘、模式识别等领域的重要研究内容.文中提出基于集成学习和分层结构的多分类算法.首先依据问题的类别层分解问题,定义层次分类器的分层结构,然后在分层结构的基础上通过集成学习方法集成多个弱分类器以构成分类过程.在CCDM...
关键词：多分类 集成学习 层次分类器 
基于GraphLab的分布式近邻传播聚类算法
《山东大学学报（工学版）》2013年第5期13-18,23,共7页陈文强 林琛 陈珂 陈锦秀 邹权 
国家自然科学基金资助项目(61102136;61001013);福建省自然科学基金资助项目(2011J05158;2010J01351);深圳市科技创新基础研究资助项目(JCYJ20120618155655087)
为有效实现海量数据的非线性聚类,提出基于GraphLab的分布式流式近邻传播算法——GStrAP(GraphLab based stream affinity propagation)。该算法将数据抽象为有向无环图模型,采用"Gather-Apply-Scatter"的模式完成数据同步和算法迭代。...
关键词：近邻传播聚类算法 分布式计算 GraphLab 聚类融合 
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