Hadoop下并行BP神经网络骆马湖水质分类

被引：3

作者：

鞠训光 ^{[1
]}

邵晓根 ^{[1
]}

鲍蓉 ^{[1
]}

徐德兰 ^{[2
]}

王海鹰 ^{[1
]}

机构：

[1] 徐州工程学院信电工程学院

[2] 徐州工程学院环境工程学院

来源：

南京师大学报(自然科学版) | 2014年 / 37卷 / 01期

关键词：

骆马湖水质分类; Hadoop; 并行BP神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

X524 [湖泊、水库]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

研究借助云的计算向数据迁移机制及MapReduce并行处理海量数据的优势,解决BP神经网络在处理大规模样本数据时计算量大、网络训练时间长的瓶颈问题.构建了影响骆马湖水质的多污染因素评价网络模型,在Hadoop下应用并行BP网络算法,实现了对骆马湖水质分类挖掘,挖掘分析结果对骆马湖水质优化及生态修复具有决策支持性意义.

引用

页码：52 / 56

页数：5

共 13 条

[1]

MapReduce集群多用户作业调度方法的研究与实现[D]. 王凯.国防科学技术大学 2010

[2] 基于BP神经网络并行算法的研究 [J].

李会娜 ;

周根宝 .

内蒙古农业大学学报(自然科学版), 2011, 32 (04) :286-289

[3] 并行数据挖掘算法综述 [J].

刘华元 ;

袁琴琴 ;

王保保 .

电子科技, 2006, (01) :65-68+73

[4] 关于骆马湖水生态环境保护的调研与建议 [J].

陆桂华 .

江苏水利, 2008, (09) :12-13+16

[5]

云计算平台下神经网络方法研究[D]. 刘猛.电子科技大学 2011

[6] 遗传神经网络在海水水质综合评价的应用 [J].

周蓉蓉 ;

孙英兰 .

海洋湖沼通报, 2009, (03) :167-173

[7] 基于MapReduce的BP神经网络算法研究 [J].

朱晨杰 ;

杨永丽 .

微型电脑应用, 2012, 28 (10) :9-12+19

[8]

MapReduce neural network framework for efficient content based image retrieval from large datasets in the cloud. Sitalakshmi Venkatraman,Siddhivinayak Kulkarni. 12th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS) . 2012

[9]

MapReducefor Scalable Neural Nets Training. Sebastian Richly,Georg Pueschel,Dirk Habich,,Sebastian Goetz. Proceedings of the2010IEEE Congresson Services (SERVICES-1) . 2010

[10]

MapReduce-based Backprop-agation Neural Network over Large Scale Mobile Data. Liu Zhiqiang,Li Hongyan,Miao Gaoshan. proceed-ings on the sixth international conference on natural computation (ICNC 2010) . 2010

← 1 2 →