hadoop下多模式并行分类算法及其应用研究 research on multi-mode parallel classification algorithm under hadoop and its application.pdfVIP

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2017-09-04 发布于上海
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hadoop下多模式并行分类算法及其应用研究 research on multi-mode parallel classification algorithm under hadoop and its application.pdf

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hadoop下多模式并行分类算法及其应用研究 research on multi-mode parallel classification algorithm under hadoop and its application

第40卷　第12期　计算机工程 2014年12月　　 Vol.40　 No.12 　 Computer Engineering December 2014 ·先进计算与数据处理 · 文章编号:1000-3428(2014)12-0045-05　　　文献标识码:A　　　中图分类号:TP391 Hadoop 下多模式并行分类算法及其应用研究李玉丹,郑晓薇 (辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连 116081) 摘　要:根据人工神经网络自组织、高度并行以及具有非线性映射能力的特点,提出一种基于云计算的Hadoop 多模式并行分类算法。通过将自组织映射网络与多个并行BP神经网络结合,提高多语义模式中复杂分类问题的学习效率和训练精度。采用Hadoop平台下的MapReduce框架实现算法的并行处理,解决大规模数据样本训练时内存开销大、通信耗时长的问题。实验结果表明,与传统单BP多输出分类算法相比,该算法训练速度更快、分类精度更高,在处理大规模数据集时具有实时和高效的特性。关键词:Hadoop集群;MapReduce框架;自组织映射网络;并行BP神经网络;多模式分类;大数据集中文引用格式:李玉丹,郑晓薇.Hadoop下多模式并行分类算法及其应用研究[J].计算机工程,2014,40(12):45-49. 英文引用格式:Li Yudan,Zheng Xiaowei.Research on Multi-mode Parallel Classification Algorithm Under Hadoop and ItsApplication[J].Computer Engineering,2014,40(12):45-49. Research on Multi-mode Parallel Classification Algorithm Under Hadoop and Its Application LI Yudan,ZHENG Xiaowei (College of Computer and Information Technology,Liaoning Normal University,Dalian 116081,China) 【Abstract】 Based on Back Propagation Neural Network(BPNN) characteristics of self-organized,highly parallel and nonlinear mappingcapabilities,thispaperpresentsamulti-modeparallel Self-organizingMappingMulti-back Propagation Neural Network(SOM-MBP) classification algorithm under Hadoop. It combinies Self-organizing Mapping(SOM) network and BP neural networksto increase the learning efficiency and training accuracy of complex multi-modeparallel classification problems,and uses MapReduce framework on Hadoop to implement parallel processing in order to solve large memory overhead and communication time-consuming problems which are caused by large-scale data tr