基于迭代式MapReduce的误差反向传播算法

发布时间：2017-11-23 06:10

  本文关键词：基于迭代式MapReduce的误差反向传播算法

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【摘要】：针对误差反向传播(BP)算法计算迭代的特点,给出了迭代式MapReduce框架实现BP算法的方法。迭代式MapReduce框架在传统MapReduce框架上添加了传送模块,避免了传统框架运用在迭代程序时需要多次任务提交的缺陷。通过对K/TGR146对空台射电开关控制系统进行仿真得到BP算法训练样本,并在Hadoop云计算环境下,分别在基于传统框架和迭代式框架的BP算法中进行训练。实验结果表明,基于迭代式MapReduce框架的BP算法训练速度达到了基于传统MapReduce框架的BP算法训练速度的10倍以上,正确率提升了10%~13%,能有效解决算法训练时间过长和迭代计算中多次任务提交的问题。
【作者单位】： 武警工程大学信息工程系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50575148) 武警工程大学基础研究基金资助项目(WJY201307);武警工程大学信息工程系基础研究基金资助项目(XJY201405)~~
【分类号】：TP393.01
【正文快照】： 0引言误差反向传播(error Back Propagation,BP)算法[1]是故障诊断领域的基本算法,在故障诊断领域应用广泛。随着机械设备复杂化程度的提高,BP算法所需处理故障样本的数据规模日益扩大,如何高效处理大规模的样本数据就变得愈加重要。MapReduce计算模型[2]是Google公司提出的分

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本文编号：1217454