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基于MapReduce的BP神经网络遗传算法在非线性系统辨识中的研究

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在工程应用中经常会遇到一些复杂s的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模.三层BP神经网络能以任意精度逼近连续函数.但是BP网络具有易陷入局部最优值的缺点,在此基础上加入遗传算法.传统的串行化BP神经网络的训练方法处理海量数据时存在很大问题,例如耗时过长,甚至内存不足无法训练.为了解决这些问题,使用基于MapReduce的BP神经网络训练方法.

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来源
《第十八届全国青年通信学术年会》|2013年|242-248|共7页
会议地点厦门
作者
Chen Chunping; 陈春萍; Zha Yaxing; 查雅行; Qian Ping; 钱平; Gong Dandan; 龚丹丹;
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作者单位

中国通信学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
非线性系统; BP神经网络; 遗传算法; 云计算平台;

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