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并行支持向量机算法及其应用
引用本文:林继鹏,刘君华,凌振宝.并行支持向量机算法及其应用[J].吉林大学学报(信息科学版),2004,22(5):453-457.
作者姓名:林继鹏  刘君华  凌振宝
作者单位:西安交通大学,电气学院,陕西,西安,710049;吉林大学,电子科学与工程学院,吉林,长春,130026
摘    要:针对当前支持向量机计算效率的不足,提出了改进的并行支持向量机技术.该算法能有效使内积运算、向量数据更新、矩阵向量实现并行计算,并且数据之间的通信时间能和向量更新时间重叠,从而提高了计算效率,并能保证泛化能力.数据仿真结果表明,与改进前的算法相比,2 500个样本下能节省时间30%左右,样本量增大时,效果更为明显.

关 键 词:统计学习  支持向量机  并行支持向量机  泛化能力
文章编号:1671-5896(2004)05-0453-05
修稿时间:2004年3月29日

Arithmetic based on PSVM and its applications
LIN Ji-peng,LIU Jun-hua,LING Zhen-bao.Arithmetic based on PSVM and its applications[J].Journal of Jilin University:Information Sci Ed,2004,22(5):453-457.
Authors:LIN Ji-peng  LIU Jun-hua  LING Zhen-bao
Institution:LIN Ji-peng~1,LIU Jun-hua~1,LING Zhen-bao~2
Abstract:A new method of PSVM(Parallel Support Vector Machine)derived from traditional TSVM(Tactic Support Vector Machine) was proposed to improve calculating efficiency. With this method,the inner products, vector updates and matrix-vector multiplication can be realized independently and the communication time was overlapped with vector updates without changing predictive ability. In data simulation, more than 30% time is saved in PSVM with 2500 samples,and much better in large scale sample sets.
Keywords:statistical learning  parallel support vector machine  support vector machine  predictive ablity  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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