支持向量機(jī)并行訓(xùn)練算法與基于遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化研究的開(kāi)題報(bào)告

支持向量機(jī)并行訓(xùn)練算法與基于遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景及意義：支持向量機(jī)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，具有在小樣本數(shù)據(jù)下具有較好的泛化性能、能夠處理高維數(shù)據(jù)和非線(xiàn)性分類(lèi)問(wèn)題、具有較好的魯棒性等優(yōu)點(diǎn)，因此被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、文本分類(lèi)、生物信息學(xué)等領(lǐng)域。但其在大規(guī)模數(shù)據(jù)下的訓(xùn)練計(jì)算量巨大，而單機(jī)訓(xùn)練算法在數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模時(shí)會(huì)面臨無(wú)法計(jì)算或計(jì)算速度過(guò)慢的問(wèn)題。因此，支持向量機(jī)并行訓(xùn)練算法的研究具有重要的理論和應(yīng)用價(jià)值?；谶z傳算法的參數(shù)優(yōu)化是在支持向量機(jī)模型訓(xùn)練中常用的一種手段，通常包括內(nèi)核函數(shù)的選擇、正則參數(shù)的確定等。傳統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化方法往往需要對(duì)參數(shù)空間進(jìn)行窮舉搜索，計(jì)算復(fù)雜度較高，并且只能得到局部最優(yōu)解。而基于遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化可以快速得到全局最優(yōu)解，并且具有跨越局部極值的能力，因此在支持向量機(jī)模型訓(xùn)練中具有廣泛應(yīng)用前景。二、研究?jī)?nèi)容：1.支持向量機(jī)并行訓(xùn)練算法的研究。包括基于分治算法、基于MapReduce框架等多種并行算法模型的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較不同算法的計(jì)算效率和分類(lèi)準(zhǔn)確率，得出最優(yōu)的并行訓(xùn)練算法。2.基于遺傳算法的支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化研究。通過(guò)設(shè)計(jì)適應(yīng)性函數(shù)和交叉互換等策略，對(duì)支持向量機(jī)內(nèi)核函數(shù)和正則參數(shù)等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，完成對(duì)支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化的研究。3.對(duì)支持向量機(jī)并行訓(xùn)練算法和基于遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)基于并行計(jì)算平臺(tái)的支持向量機(jī)模型訓(xùn)練。三、研究方法：1.對(duì)支持向量機(jī)并行訓(xùn)練算法進(jìn)行設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。針對(duì)支持向量機(jī)訓(xùn)練算法的特點(diǎn)，采用MapReduce框架進(jìn)行算法設(shè)計(jì)，在Hadoop平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。2.對(duì)支持向量機(jī)內(nèi)核函數(shù)和正則參數(shù)等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。采用遺傳算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，通過(guò)設(shè)計(jì)適應(yīng)性函數(shù)和交叉互換等策略，快速得到全局最優(yōu)解，完成對(duì)支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化的研究。3.對(duì)支持向量機(jī)并行訓(xùn)練算法和基于遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化進(jìn)行整合。將并行訓(xùn)練算法和遺傳算法參數(shù)優(yōu)化整合到一個(gè)框架中，實(shí)現(xiàn)基于并行計(jì)算平臺(tái)的支持向量機(jī)模型訓(xùn)練。四、預(yù)期成果：1.提出一種支持向量機(jī)并行訓(xùn)練算法模型，通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)得到最優(yōu)的算法模型。2.提出一種基于遺傳算法的支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化算法模型，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其在支持向量機(jī)模型訓(xùn)練中的有效性。3.提出一種基于并行計(jì)算平臺(tái)的支持向量機(jī)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)方案，為支持向量機(jī)在海量數(shù)據(jù)下的訓(xùn)練提供一個(gè)有效的解決方案。五、研究難點(diǎn)和挑戰(zhàn)：1.支持向量機(jī)并行訓(xùn)練算法的高效實(shí)現(xiàn)。2.遺傳算法參數(shù)優(yōu)化的算法設(shè)計(jì)。3.支持向量機(jī)并行訓(xùn)練算法和遺傳算法參數(shù)優(yōu)化的整合。四、研究進(jìn)度安排：1.前期調(diào)研階段：完成對(duì)支持向量機(jī)并行訓(xùn)練算法和遺傳算法參數(shù)優(yōu)化的相關(guān)文獻(xiàn)研究，并對(duì)相關(guān)研究結(jié)果進(jìn)行分析。2.算法實(shí)現(xiàn)階段：設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)并行訓(xùn)練算法和遺傳算法參數(shù)優(yōu)化，并進(jìn)行驗(yàn)證。3.整合實(shí)現(xiàn)階段：將支持向量機(jī)并行訓(xùn)練