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并行MapReduce PLS算法及其在光谱分析中的应用
被引量:
5
1
作者
杨辉华
杜玲玲
+5 位作者
李灵巧
唐天彪
郭拓
梁琼麟
王义明
罗国安
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第9期2399-2404,共6页
偏最小二乘(PLS)算法是常用的光谱建模算法,然而对于海量光谱处理情形,在单台计算机上建模及优化时间开销很大。基于MapReduce编程模式,提出了并行MapReduce PLS回归算法,包括并行数据标准化和并行主成分提取两个过程。在多台普通计算...
偏最小二乘(PLS)算法是常用的光谱建模算法,然而对于海量光谱处理情形,在单台计算机上建模及优化时间开销很大。基于MapReduce编程模式,提出了并行MapReduce PLS回归算法,包括并行数据标准化和并行主成分提取两个过程。在多台普通计算机上搭建Hadoop云计算集群平台,以近红外光谱处理为例,开展了算法验证实验。实验结果表明,基于MapReduce编程模式的并行PLS算法对海量近红外光谱数据集进行回归建模时,能有效提高建模速度,随计算机台数的增多可得到接近线性的加速比,并具有良好的扩展性。
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关键词
并行偏最小二乘
近红外光谱
mapreduce
并行计算
hadoop
云计算
下载PDF
职称材料
基于MapReduce的并行PLS过程监控算法实现
被引量:
1
2
作者
王德政
张益农
杨帆
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第24期61-65,175,共6页
偏最小二乘算法(PLS)是现代工业过程常用的多变量统计过程监控方法之一,然而在现代工业背景下,采用单台PC对大规模工业过程数据进行PLS回归分析的时间复杂度较高。针对此问题,在Hadoop云平台上提出了一种基于MapReduce框架的并行PLS算...
偏最小二乘算法(PLS)是现代工业过程常用的多变量统计过程监控方法之一,然而在现代工业背景下,采用单台PC对大规模工业过程数据进行PLS回归分析的时间复杂度较高。针对此问题,在Hadoop云平台上提出了一种基于MapReduce框架的并行PLS算法。从时间复杂度考虑,将其交叉有效性检验部分并行处理。在三台PC上搭建三个节点的Hadoop全分布集群平台上,以田纳西-伊斯曼过程仿真平台数据回归分析为例,验证所提出的算法。实验结果表明,在使用PLS做现代大规模工业过程数据分析时,所提出的算法在保证精度的前提下,能有效改善数据处理的时效性并且随着PC数量的增加时效性具有近似线性的提高。
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关键词
云计算
过程监控
mapreduce
偏最小二乘算法
并行算法
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职称材料
题名
并行MapReduce PLS算法及其在光谱分析中的应用
被引量:
5
1
作者
杨辉华
杜玲玲
李灵巧
唐天彪
郭拓
梁琼麟
王义明
罗国安
机构
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
桂林电子科技大学计算机科学与工程学院
清华大学分析中心
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第9期2399-2404,共6页
基金
国家自然科学基金项目(30860381)
广西自然科学基金项目(2012GXNSFAA053230)
+3 种基金
广西高等学校优秀人才资助计划项目(桂教人[2011]40号)
广西可信软件重点实验室开放基金项目(kx201121)
广西研究生教育创新计划项目(2010105950812M22
2011105950811M24)资助
文摘
偏最小二乘(PLS)算法是常用的光谱建模算法,然而对于海量光谱处理情形,在单台计算机上建模及优化时间开销很大。基于MapReduce编程模式,提出了并行MapReduce PLS回归算法,包括并行数据标准化和并行主成分提取两个过程。在多台普通计算机上搭建Hadoop云计算集群平台,以近红外光谱处理为例,开展了算法验证实验。实验结果表明,基于MapReduce编程模式的并行PLS算法对海量近红外光谱数据集进行回归建模时,能有效提高建模速度,随计算机台数的增多可得到接近线性的加速比,并具有良好的扩展性。
关键词
并行偏最小二乘
近红外光谱
mapreduce
并行计算
hadoop
云计算
Keywords
parallel partial least squares; near infrared spctrum; mapreduce; parallel computing; hadoop; cloud computing;
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
基于MapReduce的并行PLS过程监控算法实现
被引量:
1
2
作者
王德政
张益农
杨帆
机构
北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室
清华大学自动化系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第24期61-65,175,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61433001)
北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目(No.CIT&TCD20150314)
文摘
偏最小二乘算法(PLS)是现代工业过程常用的多变量统计过程监控方法之一,然而在现代工业背景下,采用单台PC对大规模工业过程数据进行PLS回归分析的时间复杂度较高。针对此问题,在Hadoop云平台上提出了一种基于MapReduce框架的并行PLS算法。从时间复杂度考虑,将其交叉有效性检验部分并行处理。在三台PC上搭建三个节点的Hadoop全分布集群平台上,以田纳西-伊斯曼过程仿真平台数据回归分析为例,验证所提出的算法。实验结果表明,在使用PLS做现代大规模工业过程数据分析时,所提出的算法在保证精度的前提下,能有效改善数据处理的时效性并且随着PC数量的增加时效性具有近似线性的提高。
关键词
云计算
过程监控
mapreduce
偏最小二乘算法
并行算法
Keywords
cloud
computing
process monitoring
mapreduce
partial
least
squares
parallel
algorithm
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
并行MapReduce PLS算法及其在光谱分析中的应用
杨辉华
杜玲玲
李灵巧
唐天彪
郭拓
梁琼麟
王义明
罗国安
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
5
下载PDF
职称材料
2
基于MapReduce的并行PLS过程监控算法实现
王德政
张益农
杨帆
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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