En back-förökning (BP) neurala nätverk kan lösa komplicerade slumpmässiga icke-linjära kartläggningsproblem; därför kan det tillämpas på ett brett spektrum av problem. Men när provstorleken ökar, den tid som krävs för att träna BP neurala nätverk blir lång. Dessutom minskar klassificeringsnoggrannheten också. För att förbättra klassificeringen noggrannhet och körtid effektivitet BP neurala nätverk algoritm, föreslog vi en parallell design och genomförande metod för en partikel svärm optimering (PSO)-optimerad BP neurala nätverk baserat på MapReduce på Hadoop-plattformen med hjälp av både PSO algoritm och en parallell design. PSO algoritmen användes för att optimera BP neurala nätverkets initiala vikter och trösklar och förbättra noggrannheten av klassificeringsalgoritmen. MapReduce parallellprogrammeringsmodellen användes för att uppnå parallell bearbetning av BP algoritmen, vilket löser problemen med hårdvara och kommunikation overhead när BP neurala nätverket adresserar big data. Datauppsättningar på 5 olika skalor konstruerades med hjälp av scenbildsbiblioteket från SUN-databasen. Klassificeringsnoggrannheten för den parallella PSO-BP neurala nätverksalgoritmen är cirka 92%, och systemets effektivitet är ungefär 0,85, vilket ger uppenbara fördelar vid bearbetning av stordata. Den algoritm som föreslås i denna studie visade både högre klassificeringsnoggrannhet och förbättrad tidseffektivitet, vilket innebär en betydande förbättring som uppnås genom att tillämpa parallellbehandling till en intelligent algoritm på big data.
Cao m.fl. utformad en parallell partikel svärm optimering-(PSO-) optimerad BP neural nätverksalgoritm med MapReduce ram för att förverkliga massiv scen bildklassificering REF.
Big Data: A Parallel Particle Swarm Optimization-Back-Propagation Neural Network Algorithm Based on MapReduce
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}