[發(fā)明專利]一種改進(jìn)的分層級聯(lián)的支持向量機(jī)并行化方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710237933.6
• 申請日: 2017-04-13
• 公開（公告）號: CN107194411A
• 公開（公告）日: 2017-09-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王念濱;陳龍;何鳴;周連科;王紅濱;童鵬鵬;王瑛琦;陳錫瑞;趙新杰;王昆明
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種改進(jìn)的分層級聯(lián)的支持向量機(jī)并行化方法，其特征是：

(1)輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集到HDFS分布式文件存儲系統(tǒng)；

(2)從HDFS上讀取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，生成RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集，并根據(jù)指定的N值切分成樣本均勻的子數(shù)據(jù)集，N為并行的機(jī)器數(shù)；

(3)對于

(4)在N/2^i-1個(gè)數(shù)據(jù)塊上分別進(jìn)行獨(dú)立的SVM訓(xùn)練，將訓(xùn)練得到的支持向量合并為全局支持向量MDi；

(5)設(shè)c的值為本層得到支持向量的個(gè)數(shù)同上層得到支持向量個(gè)數(shù)的比值，如果c＞預(yù)設(shè)值；

(6)跳轉(zhuǎn)到步驟(10)；

(7)否則執(zhí)行下面步驟；

(8)將MDi均勻切分為N/2ⁱ份子數(shù)據(jù)集；

(9)循環(huán)結(jié)束；

(10)將MDi作為全局支持向量，進(jìn)行SVM訓(xùn)練；

(11)直至滿足停機(jī)條件，輸出支持向量機(jī)模型。