技术特征：
技术总结
一种基于spark的支持向量机参数优选并行粒子群寻优方法，适用于机器学习模型训练。将所有节点粒子的初始化信息转化成RDD的形式存储；对不同地址坐标参数的节点粒子交叉验证，节点粒子映射为交叉验证的正确率、粒子的个体极值；利用所有节点粒子的个体极值找到全局极值；根据全局极值在各个RDD中更新节点粒子；判断该全局极值是否达到目标正确率或迭代次数达到上限，达到就退出寻优过程，否则重复对节点粒子分别并行的做交叉验证。其寻优过程运行速度快，搜索范围大，粒子群算法寻找全局最优准确迅速。
技术研发人员：刘鹏;仰彦妍;赵慧含;叶帅;尹良飞;王学奎;孟磊
受保护的技术使用者：中国矿业大学
技术研发日：2017.06.29
技术公布日：2017.10.13