發(fā)布時(shí)間：2020-08-31 16:24

　　 隨著數(shù)字化時(shí)代的發(fā)展,各個(gè)學(xué)科和領(lǐng)域都收集到海量高維數(shù)據(jù).面對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù),如何將其轉(zhuǎn)化為可存儲(chǔ)、便分析、能為解決實(shí)際問(wèn)題提供參考的材料為現(xiàn)在所面臨的一個(gè)巨大挑戰(zhàn).針對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的現(xiàn)狀,分布式存儲(chǔ)方式應(yīng)運(yùn)而生.分布式存儲(chǔ)是將數(shù)據(jù)集按照某種方式不重復(fù)的存儲(chǔ)在不同的機(jī)器中,以此解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問(wèn)題,這種存儲(chǔ)方式在信息科學(xué)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域均己被廣泛采用.解決存儲(chǔ)問(wèn)題后,如何設(shè)計(jì)和研究出適合于分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式的機(jī)器學(xué)習(xí)算法便成為另一大亟待解決的問(wèn)題.伴隨著信息技術(shù)理論的發(fā)展,正則化方法的提出和發(fā)展為我們處理和分析海量高維數(shù)據(jù)提供了有效工具,但其均適合于單機(jī)數(shù)據(jù)處理,即數(shù)據(jù)存于同一個(gè)機(jī)器中.鑒于非凸正則化對(duì)變量選擇和特征提取的優(yōu)越性,我們將分布式存儲(chǔ)與非凸正則化方法相結(jié)合,關(guān)注基于分布式計(jì)算的非凸正則化方法,以此解決海量高維數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析問(wèn)題.本文各章內(nèi)容結(jié)構(gòu)組織如下:第一章:簡(jiǎn)單介紹分布式存儲(chǔ)與各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究意義,研究背景以及當(dāng)前的研究狀況.第二章:研究分布式MCP正則化方法.基于ADMM算法提出分布式MCP算法并證明了它的收斂性.最后,通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)和真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn),證明所提方法在處理海量分布式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)的有效性.第三章:研究倒數(shù)L1正則化方法.基于重賦權(quán)迭代算法求解倒數(shù)L1正則化,然后通過(guò)稀疏信號(hào)重建實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證倒數(shù)L1正則化的有效性和高效性.
【學(xué)位單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：C81
【部分圖文】：

０邋０邋１１１逡逑ｙｌ邋０邋０邐１邋ｌｙ逡逑圖２．１：實(shí)驗(yàn)１的鄰接矩陣逡逑我們模擬了邋１００個(gè)數(shù)據(jù)集，每個(gè)數(shù)據(jù)集包含１００個(gè)觀測(cè)值．我們分別應(yīng)逡逑用Ｌａｓｓｏ和分布式ＭＣＰ處理這１００個(gè)數(shù)據(jù)集．其中，我們用ＬＡＲＳ求解心正則化．逡逑１６逡逑

邐５００邐６００逡逑圖３．１：原始信號(hào)逡逑Ｚ５邋邐＇邐■邐．邐＇邐邋２．５邋邐１邐．邐１邐１邐．邐逡逑２邐２逡逑１．５邐Ｉ邐１．５逡逑Ｔｉｉ）邐ｌｌＪｉｉ－ｊｌｊ，邋１１１，＇，邋：邐ＴｉＪ邐Ｈ，：逡逑ｍｕ邋．邐．逡逑－１．５邋■邐Ｉ邐－１５邋－邐Ｉ邐－逡逑－２邋－邐－２邋－邐－逡逑－Ｚ５邋邐１邐１邐１邐１邐邋－２．５邋邐１邐１邐１邐１邐１邐逡逑０邐１００邐２００邐３００邐４００邐５００邐６００邐０邐１００邐２００邐３００邐４００邐５００邐６００逡逑圖３．２：邋Ｋ＝１８４時(shí)Ｌａｓｓｏ算法的重建結(jié)果圖３．

圖３．１：原始信號(hào)逡逑

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本文編號(hào)：2809047