【摘 要】
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支持向量机(SVM)反问题的研究内容是：给定一个未知类属性的事例集,可将其随机分为二部分,如何划分才能使得这两部分之间的间隔最大。求解支持向量机反问题的意义重大。比如,在
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支持向量机(SVM)反问题的研究内容是：给定一个未知类属性的事例集,可将其随机分为二部分,如何划分才能使得这两部分之间的间隔最大。求解支持向量机反问题的意义重大。比如,在决策树的学习算法中,使用SVM的最大间隔替代最小信息熵,作为启发式信息,这将大大改善决策树的泛化能力。求解支持向量机反问题,可得SVM的最大间隔。但是,其解法的时间复杂度较高。为在实际应用中得到有效的应用,必须提高算法的求解效率。本文借助高性能计算集群,提出了一种用于求解SVM反问题的迁移式并行遗传算法。本文首先探讨求解支持向量机反问题的基本遗传算法的串行处理过程,并分析了该算法的时间复杂度及各算子的耗时情况；然后,通过分析串行处理过程中的可并行性,结合集群系统,设计一种求解SVM反问题的并行算法：迁移式并行遗传算法。最后,给出了本文算法在集群系统上的实现过程及其测试结果,测试数据表明算法是可行的和有效的。
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