基于MapReduce的并行近似SS-ELM算法

随着数据量的激增，传统算法已无法满足大数据挖掘需求，需要采用分布式并行的关联规则挖掘算法。MapReduce作为一种流行的分布式计算模型，因其简单易用、可扩展性强、自动负载平衡和容错性等优势，得到了广泛应用。对现有基于MapReduce的并行关联规则挖掘算法进行分类和综述，分析其优缺点及适用范围，并展望未来研究方向。

基于Map和Reduce的并行计算模型，是处理海量数据的重要工具。在这个模型中，数据被划分为初始键值对，并经过中间结果的计算和分布式存储。最终，通过聚合和数据重排阶段，将计算结果汇总并输出。

采用Hadoop平台实现了基于MapReduce的Apriori算法。实验在三台虚拟机上进行，安装Ubuntu系统并配置JDK、SSH和Hadoop环境。配置完成后，使用MapReduce组件进行数据处理，包括格式化NameNode、启动Hadoop进程，并通过JPS命令验证启动状态。测试使用WordCount示例确认Hadoop平台搭建成功后，将数据集从本地传输至HDFS，使用Apriori.jar包中的AprioriDriver驱动类运行Apriori算法，最终通过hadoop fs -cat命令查看输出结果。

基于CUDA的并行粒子群优化算法 该项目运用CUDA编程模型，将粒子群优化算法的核心计算环节迁移至GPU平台，实现了显著的性能提升。CPU主要负责逻辑控制，而GPU则承担了并行计算的重任，实现了比传统串行方法快10倍以上的加速效果，并且保持了高精度。 优势 加速计算: 利用GPU的并行计算能力，大幅提升算法执行效率。 高精度: 算法在加速的同时，依然保持了结果的精确性。 CPU/GPU协同: CPU负责逻辑控制，GPU专注于并行计算，实现高效分工。 应用领域 该算法可应用于各类优化问题，例如： 函数优化 工程设计 机器学习模型参数调优 路径规划

为了解决大数据集挖掘效率低、时间消耗大的问题，该研究提出了一种基于Hadoop架构的并行决策树挖掘算法。该算法利用MapReduce并行编程模型，实现了Hadoop架构下SPRINT并行挖掘算法的频繁项集计算。SPRINT算法将原始数据集划分成多个分块，并将其分配给不同的Map进程进行并行计算，从而有效利用系统存储和计算资源。同时，MapReduce计算节点将挖掘结果数据进行汇聚，减少了中间结果数据量，显著缩短了并行挖掘时间。SPRINT算法并行化实验结果表明，Hadoop架构下的SPRINT并行挖掘算法具有良好的可扩展性和集群加速比。

这是基于ELM的裂纹检测MATLAB代码，适用于混凝土裂缝图像。通过滑动窗和随机旋转技术，将裂缝图像分割并应用稀疏自动编码特征提取网络，用于快速学习裂纹特征。进一步使用在线顺序极限学习机来识别裂纹缺陷。

这是一个在Matlab环境中改进的ELM算法，相比原始版本，在超过3个神经元后的计算速度显著提升。改进的原理是通过函数生成列矩阵。ELM算法作为一种快速的神经网络算法，不仅运行速度快于BP和SVM等流行算法，而且效果非常出色。

在大数据处理领域，MapReduce是一种广泛使用的编程模型，能够高效处理海量数据。探讨如何利用MapReduce实现物品协同过滤算法（ItemCF），这是推荐系统常用的算法。深入理解ItemCF原理，及其与MapReduce的结合方法。物品协同过滤算法（ItemCF）通过分析用户对物品的评价历史，找出物品间的相似性，为用户推荐未体验过的但与其喜欢物品相似的其他物品。MapReduce由Google提出，用于大规模数据集的分布式计算，通过Map和Reduce阶段实现并行处理和结果整合。适用于数据分析和搜索索引构建等任务。

MPI并行实现WARSHALL算法