Hadoop平台下粒子滤波结合改进ABC算法的IoT大数据特征选择方法

Internet of things big data feature selection method based on particle filter and improved ABC algorithm on Hadoop platform
吴颖1
李晓玲1
唐晶磊2
1. 中原工学院 信息商务学院, 郑州 451191
2. 西北农林科技大学 信息工程学院, 陕西 杨凌 712100

摘要

针对现有物联网大数据特征选择算法计算效率低下、可扩展性不高的问题,提出一种基于改进人工蜂群(ABC)选择特征的系统架构,该架构包含四层体系,可以高效地聚合有效数据,剔除不需要的数据。整个系统是基于Hadoop平台、MapReduce以及改进ABC算法的。改进ABC算法用于选择特征,而MapReduce则由并行算法支持,该算法可高效处理大数据集。该系统使用MapReduce工具实现,并利用粒子滤波来消除噪声。将提出的算法与同类方法进行比较,并通过使用十个不同的数据集对效率、准确性和吞吐量进行评估。结果表明,相比其他几种较新的算法,提出的算法在选择特征时更具可扩展性和高效性。

基金项目

国家自然科学基金面上项目(61472314)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0287
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3297-3301
文章编号: 1001-3695(2019)11-022-3297-05

发布历史

[2019-11-05] 印刷出版

引用本文

吴颖, 李晓玲, 唐晶磊. Hadoop平台下粒子滤波结合改进ABC算法的IoT大数据特征选择方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (11): 3297-3301. (Wu Ying, Li Xiaoling, Tang Jinglei. Internet of things big data feature selection method based on particle filter and improved ABC algorithm on Hadoop platform [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (11): 3297-3301. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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