摘要：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，采用单台个人计算机对大规模工业过程数据进行请回归分析的时间复杂度较高。针对此问题，在Hadoop公司云平台上提出了一种基于MapReduce 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。在三台个人计算机上搭建三个节点的Hadoop公司全分布集群平台上，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，在使用请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个人计算机数量的增加时效性具有近似线性的提高。
王德政1、1、2、MapReduce PLS过程监控算法实现[J] ●●●●。计算机工程与应用, 2018, 54(24): 61-65.
王德正1，张一农1，杨帆2。用MapReduce实现过程监控的并行PLS算法[J]。计算机工程与应用，2018，54（24）：61-65。
