一种基于MapReduce的并行PSO-BP神经网络算法

摘要

为了提高BP神经网络算法的分类准确率和运行时间效率,利用PSO算法和并行化设计的思想,提出了Hadoop平台下基于MapReduce的PSO优化BP神经网络的并行化设计及实现方法。利用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高算法分类准确率;采用MapReduce并行编程模型实现算法的并行化处理,解决了BP神经网络在处理大规模样本数据集时存在的硬件开销和通信开销大的问题。选用SUN Database场景图像库构造了5个不同规模的数据集,通过与传统的串行PSO-BP神经网络算法实验对比,并行化的PSO-BP神经网络算法分类准确率达92%左右,系统效率在0.85左右,在处理大规模数据集时具有明显的优越性。