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基于相對(duì)熵和余弦相似度的并行SVM算法

計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng) 頁(yè)數(shù)： 16 2022-07-11
摘要： 針對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下并行支持向量機(jī)(SVM)算法存在子集分布偏差大，并行效率低以及過(guò)濾非支持向量不準(zhǔn)確等問(wèn)題，提出了基于相對(duì)熵和余弦相似度的并行SVM算法(RC-PSVM)。該算法首先提出基于相對(duì)熵的數(shù)據(jù)劃分策略(DPRE),平衡當(dāng)前子集和原始數(shù)據(jù)集的相對(duì)熵，劃分樣本到適合的子集，降低子集分布偏差；然后提出基于余弦相似度的冗余層級(jí)檢測(cè)策略(CS-RLDS),計(jì)算相鄰層局部SVM之間... （共16頁(yè)）

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