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不确定密度聚类分析算法的滑坡危险性评价被引量：9
《自然灾害学报》2019年第1期139-148,共10页毛伊敏 张茂省 李林 王根龙 王嘉炜 
国家自然科学基金项目(41562019;41530640);江西省自然科学基金项目(20161BAB203093);江西省教育厅科技项目(GJJ151531)~~
针对雨量值无法有效刻画及聚类算法难以适用地质地貌较复杂的大范围滑坡危险程度评估模型建立等问题,采用UM-Chameleon算法建立区域滑坡危险性评估模型,并对延安宝塔区进行评估,试验结果表明,评估结果与实际一致,体现出区内滑坡灾害发...
关键词：危险性评价 滑坡 UM-Chameleon 聚类算法 
结合信息论和范数的并行随机森林算法被引量：1
《计算机科学与探索》2022年第5期1064-1075,共12页毛伊敏 耿俊豪 
国家重点研发计划(2018YFC1504705);国家自然科学基金(41562019);江西省教育厅科技项目(GJJ151528,GJJ151531)。
针对MapReduce框架下的随机森林算法在处理大数据问题时存在的冗余与不相关特征过多,训练特征信息量低以及并行化效率低等问题,提出了大数据下基于信息论和范数的并行随机森林算法(PRFITN)。首先,该算法基于信息增益和Frobenius范数设...
关键词：MAPREDUCE框架 随机森林(RF) DRIGFN策略 基于信息论的特征分组策略(FGSIT) 键值对重分配策略(RSKP) 
正确理解基带部分响应传输系统中的预编码原理
《重庆通信学院学报》2005年第4期35-38,共4页王友村 毛伊敏 
关于基带部分响应系统中的预编码原理的阐述，在国内几本主要的通信原理教科书中都存在明显的概念错误。主要的错误是对于什么时候要采用模N运算，什么时候采用普通的非模运算混淆不清。错误所在被指出，并详细阐述了有预编码的基带部...
关键词：基带部分 响应传输系统 预编码原理 通信技术 模N运算 减法运算 
基于大数据的并行化深度卷积神经网络优化算法被引量：4
《计算机应用研究》2021年第5期1416-1421,共6页毛伊敏 张瑞朋 曹文梁 
国家重点研发计划资助项目(2018YFC1504705);国家自然科学基金资助项目(41562019);广东省普通高校特色创新(自然科学)项目(2019GKTSCX142,2017GKTSCX101)。
针对并行DCNN算法在大数据环境下网络冗余参数过多、收敛速度慢和并行效率低的问题,提出了一种并行化深度卷积神经网络优化算法——PDCNNO(parallel deep convolutional neural networks optimization algorithm)。首先,该算法设计了基...
关键词：DCNN算法 MAPREDUCE框架 CGMSE PFM策略 LBRLA策略 
基于人工智能(AI)的地质灾害防控体系建设被引量：26
《西北地质》2019年第2期103-116,共14页张茂省 贾俊 王毅 牛千 毛伊敏 董英 
国家重点研发项目(2018YFC1504700);国家自然科学基金重点项目(41641011、41530640);中国地质调查局项目(DD20160261、DD20189270、DDT20190463)联合资助
近年来,人工智能(AI)技术得到快速发展,并日益融入到经济社会各个领域,成为当代创新发展的新标志,智能防灾减灾将成为未来发展的趋势和研究的热点。在回顾AI发展现状与趋势的基础上,系统梳理出以往地质灾害风险防控的数据依据和传统技...
关键词：大数据 人工智能 PYTHON 智能防灾减灾 地质灾害 防控体系 
基于MapReduce和改进人工蜂群算法的并行划分聚类算法被引量：6
《科学技术与工程》2021年第21期8989-8998,共10页陶涛 毛伊敏 
国家重点研发计划(2018YFC1504705);国家自然科学基金(41562019)。
针对大数据背景下基于划分的聚类算法中存在参数寻优能力不佳、初始中心敏感、数据倾斜等问题,提出一种基于MapReduce和人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法的并行划分聚类(the partitioning-based clustering algorithm by using ...
关键词：大数据 并行化聚类 人工蜂群(ABC)算法 人工鱼群(AFS)算法 MAPREDUCE 
粗糙概念格构造的算法被引量：3
《计算机工程与设计》2015年第3期674-678,709,共6页谢霖铨 付悦华 毛伊敏 
国家自然科学基金项目(41362015);江西省教育厅科技基金项目(GJJ14434)
针对形式背景,利用概念外延与内涵之间特殊的关系,结合粗糙集上下近似概念,提出一种粗糙概念格构造算法,属性约简后运用粗糙度进行挖掘,获取可靠性知识。在构造过程中,对节点属性进行判断,有效地降低算法的时间复杂度。实际案例分析结...
关键词：形式背景 粗糙概念格 粗糙度 属性约简 可靠性知识 
基于Spark的并行频繁项集挖掘算法被引量：2
《计算机集成制造系统》2023年第4期1267-1283,共17页毛伊敏 吴斌 许春冬 张茂省 
国家自然科学基金资助项目(41562019,11864016);国家重点研发计划资助项目(2018YFC1504705)。
针对大数据环境下基于Spark的频繁模式增长(FP-Growth)算法存在创建条件频繁模式树(FP-tree)时空效率低,节点间通信开销大,以及冗余搜索等问题,提出了基于Spark的并行频繁项集挖掘算法(PAFMFI-Spark)。首先,该算法提出非负矩阵分解策略(...
关键词：大数据 Spark框架 并行频繁项集挖掘 频繁模式增长算法 非负矩阵分解 
深度随机森林和随机森林算法的滑坡易发性评价对比——以汉中市略阳县为例被引量：11
《西北地质》2023年第3期239-249,共11页贾俊 毛伊敏 孟晓捷 高波 高满新 武文英 
中国地质调查局项目“西北典型地区地质灾害调查”(DD20221739),“黄土高原等典型地区地质灾害精细调查与风险管控”(DD20221739)联合资助。
针对浅层的机器学习模型泛化能力低而导致其滑坡易发性评价模型预测精度不高的问题,笔者围绕陕西省汉中市略阳县城中心为研究区,采用深度随机森林构建区域地灾易发性评价模型来提升预测精度。依据略阳县滑坡成灾机理研究成果,选取坡度...
关键词：滑坡 略阳县 易发性评价 深度随机森林 
基于Winograd卷积的并行深度卷积神经网络优化算法被引量：3
《信息与控制》2023年第4期466-482,共17页李叶 毛伊敏 陈志刚 
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109605);国家自然科学基金(41562019)
针对并行深度卷积神经网络算法在大数据环境下存在冗余特征计算过多、卷积运算性能不足和参数并行化合并效率低等问题,提出了基于Winograd卷积的并行深度卷积神经网络优化算法。首先,该算法提出基于余弦相似度与归一化互信息的特征过滤...
关键词：并行深度卷积神经网络算法 MAPREDUCE框架 并行Winograd卷积 负载均衡策略 
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