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基于Spark的OS-ELM并行化算法-西安邮电大学
第 2 卷 第 期 西 安 邮 电 大 学 学 报 1 2 Vol.21 No.2 年 月 J M 016 3 OURNAL OFXIAN UNIVERSITY OFPOSTSAND TELECOMMUNICATIONS ar.2016 2 d : / 6 oi 10.13682 .issn.2095 533.2016.02.020 j - 基于S a 的 并行化算法 rk OS LM E p - , 邓万宇 杨丽霞 ( , ) 西安邮电大学计算机学院 陕西西安 10121 7 : , 摘 要 针对 平台的弹性分布式数据集并行计算框架机制 提出一种在线连续极限学习机并行处理的改进算 S ark p 。 , 法 利用分离在线连续极限学习机矩阵之间的依赖关系 将大规模数据中的高度复杂的矩阵分布到 集群中并 S ark p , , 。 , 行化计算 并行计算多个增量数据块的隐藏层输出矩阵 实现 O E 对矩阵的加速求解 实验结果表明 该算法 S LM - , 。 在保持精度的同时可有效缩短学习时间 改善了大数据的扩展能力 : ; ; ; 关键词 在线连续极限学习机 大数据 S a 并行计算 prk 中图分类号: 文献标识码: 文章编号: ( ) T 6 0 0 P389.1 A 2095 533201602 101 5
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