网格服务与粗糙集结合的分布式BP分类算法研究

"这篇论文是2008年由邓松和王汝传发表在《南京邮电大学学报（自然科学版）》上的，探讨了一种基于网格服务的分布式BP分类算法（DBPC-GS），旨在解决传统集中式BP神经网络在处理海量高维数据分类时的效率和准确性问题。通过结合粗糙集理论进行特征约简，降低了BP网络的计算复杂度，实验证明DBPC-GS算法在降低平均耗时和CPU负载的同时，保持了良好的分类精度。该研究涉及的关键技术包括网格服务、BP神经网络、数据分类、粗糙集和特征约简。" 本文主要介绍了针对传统BP神经网络在处理大规模高维数据分类时存在的不足，提出的一种新的分布式解决方案——基于网格服务的分布式BP分类算法（DBPC-GS）。BP神经网络是一种常用的有监督学习模型，尤其在模式识别和分类任务中广泛应用。然而，随着数据量和维度的增加，其计算复杂度会显著提升，导致训练时间过长，甚至无法收敛。 为了解决这一问题，研究者引入了网格服务的概念。网格服务是一种在分布式计算环境中提供资源共享和协同工作的方式，它允许不同系统间的互操作性，从而有效地管理和利用计算资源。结合网格服务，DBPC-GS算法能够将大规模数据集分布在多个计算节点上进行并行处理，显著提高处理效率。 此外，论文还采用了粗糙集理论来实现特征约简。粗糙集理论是一种处理不确定性和不完整性数据的数学工具，通过特征约简可以消除冗余特征，降低数据复杂性。在DBPC-GS算法中，粗糙集用于选择对分类影响最大的特征，减少了BP网络的输入层节点数，进一步降低了算法的计算复杂度。 实验结果显示，相比于传统的集中式BP分类算法，DBPC-GS算法在处理高维数据时，不仅平均耗时明显减少，减少了大约40%的CPU负载，而且分类精度保持在一个较高水平。这表明DBPC-GS算法在提高分类效率的同时，没有牺牲模型的性能，具有实际应用价值。 这篇论文的研究对于理解和改进大规模数据分类的效率提供了新的视角，特别是在处理高维数据的场景下，结合网格服务和粗糙集约简的思想，有望推动BP神经网络在大数据环境中的应用。