【摘 要】
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针对自优化转导支持向量机（So TSVM）无法高效处理大规模训练数据的问题,为了将其拓展到海量数据处理领域同时缩短So TSVM算法运行时间,提出了一种基于消息传输接口（MPI）的并行化S
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB0701501);上海市自然科学基金资助项目(17ZR1409900)
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针对自优化转导支持向量机（So TSVM）无法高效处理大规模训练数据的问题,为了将其拓展到海量数据处理领域同时缩短So TSVM算法运行时间,提出了一种基于消息传输接口（MPI）的并行化So TSVM算法。首先,通过分析So TSVM串行算法得到具有高耗时的预测可信度判定模块;其次,进一步将该模块划分成相互独立的距离计算和可信度判定子模块;最后,通过MPI将距离计算模块中每个计算任务按轮流分配的方式分配给进程处理,同时用并行化排序算法处理可信度判定模块来达到算法并行化。通过仿真实验证明So TSVM并行算
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