【摘 要】
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为解决基于单节点架构的传统分类算法存在的时间效率差、分类准确率低等问题,提出了一种基于并行Adaboost-BP神经网络的海量图像分类方法.将BP神经网络作为弱分类器,由Adaboo
【机 构】
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忻州师范学院计算机科学与技术系,太原科技大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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山西省自然科学基金(2013011017-2;2014011019-3);山西省高等学校重点教学改革研究项目(J2015099);忻州师范学院重点学科专项课题(XK201308)
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为解决基于单节点架构的传统分类算法存在的时间效率差、分类准确率低等问题,提出了一种基于并行Adaboost-BP神经网络的海量图像分类方法.将BP神经网络作为弱分类器,由Adaboost算法组合15个BP神经网络的输出,构建了强分类器;充分利用了Hadoop平台下Map Reduce并行编程模型,提出了海量图像的自动分类模型,设计了并行Adaboost-BP神经网络算法的Map和Reduce任务.多组实验表明,相对于传统的AdaboostBP神经网络算法,提出的算法在Pascal VOC2007数据集和C
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