蒋洋
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：西华大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“春晖计划”四川省科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种带混合进化机制的膜聚类算法被引量：3
- 2015年
- 膜计算(也称为P系统或膜系统)是一种新颖的分布式、并行计算模型.为了处理数据聚类问题,提出了一种采用混合进化机制的膜聚类算法.它使用了一个由3个细胞组成的组织P系统,为一个待聚类的数据集发现最优的簇中心.其对象表示候选的簇中心,并且这3个细胞分别使用了3种不同的进化机制:遗传算子、速度-位移模型和差分进化机制.然而,所使用的速度-位移模型和差分进化机制是结合了这个特殊膜结构和转运机制所提出的改进版本.这种混合进化机制能够增强系统中对象的多样性和改善收敛性能.在混合进化机制和转运机制控制下,这种膜聚类算法能够确定一个数据集的良好划分.所提出的膜聚类算法在3个人工数据集和5个真实数据集上被评估,并与k-means和几种进化聚类算法进行比较.统计显著性测试建立了所提出的膜聚类算法的优势.
- 彭宏蒋洋王军Mario J.PEREZ-JIMENEZ
- 关键词：P系统数据聚类
- 基于膜计算的聚类算法研究
- 膜计算是一种分布式、并行计算模型,又被称为P系统。膜计算旨在从生命细胞的结构和功能以及组织、器官和高级生物组织中细胞群的协作中抽象出计算模型,具有分布式、极大并行性、非确定性等特点。膜计算已广泛地应用于众多领域。 聚类...
- 蒋洋
- 关键词：聚类算法
- 文献传递
- 耗尽型脉冲神经P系统的矩阵表示及GPU实现
- 2013年
- 各类P系统并行计算的实现是膜计算的一个研究热点。针对耗尽型脉冲神经P系统,提出了其并行计算的矩阵表示,并以此为基础研究了耗尽型脉冲神经P系统的GPU实现。仿真实验分析了耗尽型脉冲神经P系统的并行计算在GPU上的加速性能,在10次实验中,GPU对CPU的平均加速比为1.4。
- 邵杰彭宏蒋洋杨雨凡黄小丽张加容高雪峰
- 关键词：矩阵表示GPU计算
