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研究借助云的计算向数据迁移机制及MapReduce并行处理海量数据的优势，解决BP神经网络在处理大规模样本数据时计算量大、网络训练时间长的瓶颈问题。构建了影响骆马湖水质的多污染因素评价网络模型，在Hadoop下应用并行BP网络算法，实现了对骆马湖水质分类挖掘，挖掘分析结果对骆马湖水质优化及生态修复具有决策支持性意义。