煤炭技术
煤炭技術
매탄기술
COAL TECHNOLOGY
2013年
9期
177-178,179
,共3页
云计算%机器学习%神经网络%分类%海量数据%煤炭产业
雲計算%機器學習%神經網絡%分類%海量數據%煤炭產業
운계산%궤기학습%신경망락%분류%해량수거%매탄산업
cloud computing%machine learning%neutral network%classification%huge scale data%coal industry
文章针对海量规模数据，提出了基于云计算平台的分布式神经网络算法，该算法能够分布式的完成神经网络的构建，最终准确地进行分类预测。实验部分的结果用数据进一步表明了文章提出的算法具有很高的效率，与传统算法相比有很高的加速比及很好的可扩展性。
文章針對海量規模數據，提齣瞭基于雲計算平檯的分佈式神經網絡算法，該算法能夠分佈式的完成神經網絡的構建，最終準確地進行分類預測。實驗部分的結果用數據進一步錶明瞭文章提齣的算法具有很高的效率，與傳統算法相比有很高的加速比及很好的可擴展性。
문장침대해량규모수거，제출료기우운계산평태적분포식신경망락산법，해산법능구분포식적완성신경망락적구건，최종준학지진행분류예측。실험부분적결과용수거진일보표명료문장제출적산법구유흔고적효솔，여전통산법상비유흔고적가속비급흔호적가확전성。
In this paper, focusing on large scale data, we propose distributed neutral network algorithm based on cloud computing platform. This algorithm could complete the building of neutral network distributed, and it could predict correctly. The experimental results with data show that the algorithm in this paper has good efficiency, and it has good speed-up and scalability comparing with traditional algorithm.
