【摘 要】
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求解支持向量机需要大量的内存资源和训练时间。现有支持向量机求解算法没有考虑内存资源的实际限制,而实际环境中,计算资源通常是有限的。针对这一问题,提出资源受限的并行
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求解支持向量机需要大量的内存资源和训练时间。现有支持向量机求解算法没有考虑内存资源的实际限制,而实际环境中,计算资源通常是有限的。针对这一问题,提出资源受限的并行支持向量机,可在有限资源下,有效地求解支持向量机。具体工作包括: 1.设计并实现并行支持向量机求解算法RF-CCASVM。应用随机特征和一致中心调节方法,给出简单高效的支持向量机学习算法。 2.提出资源受限环境下并行支持向量机求解方案。通过随机映射将原数据映射到合适的特征空间,在特征空间上训练线性支持向量机。 3.推导了资源受限支持向量机求解方案的近似误差界,并讨论了资源受限支持向量机求解方案的参数选取问题。
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