并行支持向量機(jī)平臺的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、支持向量機(jī)是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新一代學(xué)習(xí)算法,該算法具有全局最優(yōu)、推廣能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用到了語音識別,圖像識別,文本分類,生物信息學(xué)等領(lǐng)域。隨著支持向量機(jī)理論的不斷完善與發(fā)展,該技術(shù)越來越多地應(yīng)用在很多解決超大規(guī)模問題的領(lǐng)域,這時(shí)運(yùn)算時(shí)間和計(jì)算內(nèi)存便成為其求解瓶頸。針對這一問題,人們提出了并行支持向量機(jī)的解決方法。本文以此為研究背景,展開了對并行支持向量機(jī)的相關(guān)研究工作。 本文詳細(xì)探討了并行支持向量機(jī)的相關(guān)理論

2、,從支持向量機(jī)和并行技術(shù)兩方面入手,對并行支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持進(jìn)行了深入研究。支持向量機(jī)是并行支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ),在簡要介紹了其發(fā)展歷程之后,對其理論依據(jù)和實(shí)現(xiàn)算法都進(jìn)行了深入研究。并行技術(shù)是并行支持向量機(jī)的技術(shù)支持,主要介紹了其軟硬件的發(fā)展歷程及目前的關(guān)鍵技術(shù),著重介紹了計(jì)算機(jī)集群系統(tǒng)以及在此系統(tǒng)上MPI并行計(jì)算環(huán)境的搭建。計(jì)算機(jī)集群系統(tǒng)以其良好的編程性、低廉的價(jià)格和極高的性能成為目前并行機(jī)的一個(gè)主流發(fā)展方向,因其特別適合

3、我國的教育、科研部門的需求,故在集群系統(tǒng)上進(jìn)行的并行支持向量機(jī)的研究具有重要的實(shí)際意義和很好的推廣價(jià)值。 本文介紹了目前并行支持向量機(jī)的發(fā)展情況,對其基本模型和改進(jìn)算法都進(jìn)行了深入研究。在這一部分,著重介紹了Cascade PSVM并行支持向量機(jī)的設(shè)計(jì)模型。本文詳細(xì)論述了所提出算法的解決思路,對具體設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)描述,并通過實(shí)驗(yàn)對其性能進(jìn)行了詳細(xì)評價(jià)。 為了進(jìn)一步提高支持向量機(jī)的分類精度和泛化能力,本文研究討論了一種

4、抗噪音的支持向量機(jī)學(xué)習(xí)方法,并將它應(yīng)用于并行支持向量機(jī)。此方法克服了支持向量機(jī)對于干擾分類的噪音點(diǎn)的影響,為分類問題的訓(xùn)練樣本去噪音修剪提供了一種行之有效的方法,具有一定的實(shí)際意義和應(yīng)用價(jià)值。 最后,在由DNA序列生成的生物數(shù)據(jù)集上,對Cascade PSVM和AN-PSVM進(jìn)行了測試,給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行深入分析得出了相關(guān)結(jié)論。關(guān)于AN-PSVM的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,應(yīng)用抗噪音學(xué)習(xí)方法的并行支持向量機(jī)算法在提高訓(xùn)練速度的基礎(chǔ)