[发明专利]一种散乱数据拟合的并行计算方法

摘要

本发明公开了一种散乱数据拟合的并行计算方法，涉及过程控制应用领域。该并行计算方法，针对参数优化问题需要反复求解以适应模型参数变化的特点，提出可根据累积的经验数据估计新参数所对应最优解的思想，既高维SVM拟合的并行化方法，通过分析用SVM实现的散乱数据拟合的基本原理，根据SVM拟合方法中QP问题的特点，提出了通过矩阵分解使海赛阵稀疏化的方法，并且针对多维输出的拟合问题的特点，提出联立QP求解策略，以及在CUDA环境下，借助GPU计算卡进行加速计算的方法，实现了多维函数的并行计算，从而提高了SVM拟合方法中QP求解效率。

主权项

一种散乱数据拟合的并行计算方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，对于多元输出y＝(y(1),L,y(n))，表示为向量函数，各分量为并列的子函数y(i)＝F(i)(x)，i＝1,L,n，构造如下模型来逼近真实解：f(i)(x)=Σj∈Viβj(i)K(x,xj)+b(i),i=1,...,n,]]>其中，为支持向量集；为待定系数；K(g,g)是满足Mercer条件的给定函数，称为核函数；b(i)为修正常量；由于其中，系数与aj是基于e不敏感函数的SVM的解，则，求解的问题即求解QP问题；S2，根据QP问题的特点，通过矩阵分解使输出变量y为一元情况下的海赛阵稀疏化，得到对角阵变量；S3，联立所有的QP问题，得到联立后的QP问题，利用LDLT对联立后的QP问题进行分解转换，得到利用所述对角阵变量表示的海赛阵。