基于Hadoop环境BP改进算法的脉象识别应用研究

Application Research on BP Algorithm in Pulse Recognition Based on Hadoop Environment

摘要:

目的 分析脉象识别误差大小的影响因素,提高对海量脉诊数据的处理速度,探索减小脉象主观识别误差的方法.方法 运用基于Hadoop环境的MapReduce分布式计算方法改进BP算法,采用改进的BP算法对脉诊样本数据进行自学习,从而减小拟和误差.将中医电子脉诊仪采集的脉诊数据作为神经网络输入层,采用动量-学习率自适应调整快速BP算法对神经网络进行训练.结果 在训练集(75%)768 M共35890条数据中,单机模式正确预测29150条,正确率为81.22%;MapRedece并行改进的BP算法模式正确预测35841条,正确率为99.86%.结论 与传统BP算法相比,基于Hadoop环境的MapReduce分布式计算方法改进的BP算法模型拟合度误差更小,精确度更高.

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作者: 盛雅兰 [1] 王珍 [1] 佘侃侃 [1]
分类号: R2-05R241.1
栏目名称: 中医药信息学
DOI: 10.3969/j.issn.1005-5304.2018.03.023
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