一种基于支持向量机的并行训练策略

作     者：雷咏梅 王雄 郭恒明 金亨科 LEI Yong-mei;WANG Xiong;GUO Heng-ming;JIN Heng-ke

作者机构：上海大学计算机工程与科学学院上海200072 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60575045) 上海高校网格技术E-研究院资助项目(200303) 

出 版 物：《上海大学学报（自然科学版）》 (Journal of Shanghai University:Natural Science Edition)

年 卷 期：2007年第13卷第5期

页      码：545-549页

摘      要：针对基于支持向量机的分类器训练时间过长问题,提出一种并行训练策略.该策略在并行程序设计上采用主从模式,将训练任务划分成若干个子任务,分配到多个从节点上计算,最后由主节点将各从节点上的训练结果收集,生成分类器模型.采用这种算法,使用了多组稀疏型和连续型的数据集,经过在自强3000高性能计算机上测试,实验结果表明该算法不仅能够保证多分类的高准确率,而且缩短了训练时间.

主 题 词：并行计算 支持向量机(SVM) 决策函数(df) 并行训练 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-2861.2007.05.010

馆 藏 号：203150099...