故障诊断算法在MapReduce中的优化实现

发布时间：2017-07-04 12:27

  本文关键词：故障诊断算法在MapReduce中的优化实现

  更多相关文章： 故障诊断算法 映射归约模型 最近邻法 模糊C均值聚类算法 迭代

【摘要】：针对故障诊断算法特点,给出了MapReduce框架实现故障诊断算法的基本方法;通过对故障诊断算法和MapReduce运算框架的分析,得出诊断算法MapReduce化的基本方法和思路;在算法研究的基础上,针对非迭代诊断算法,采用传统MapReduce框架实现;针对迭代诊断算法,采用添加了传送模块的迭代式MapReduce框架实现;分别以最近邻法和模糊C均值聚类算法为例,给出非迭代和迭代诊断算法MapReduce化的具体实现;实验结果表明,文章所提基本方法可以运用在故障诊断算法中,为诊断算法MapReduce化提供依据,将MapReduce运用到故障诊断算法中可以有效提升故障诊断效率。
【作者单位】： 武警工程大学信息工程系;
【关键词】： 故障诊断算法 映射归约模型 最近邻法 模糊C均值聚类算法 迭代
【基金】：国家自然科学基金(61402529) 武警工程大学基础研究基金(WJY201603)
【分类号】：TP277
【正文快照】： 0引言故障诊断算法是故障诊断的核心,担负着处理故障数据得出故障结论的重任[1]。随着机械设备复杂化程度的提高,故障诊断过程中所需处理数据的规模日益扩大。如何促进诊断算法及时高效的处理大规模数据就变得尤为重要。MapReduce计算模型是Google公司提出的分布式并行计算模

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本文编号：517812