%0 Journal Article %A 侯秀聪 %A 赖晓平 %A 曹九稳 %T 正则化超限学习机的最大分划广义交替方向乘子法 %D 2021 %R 10.12263/DZXB.20200310 %J 电子学报 %P 625-630 %V 49 %N 4 %X 借助交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM),将多变量正则化最小二乘拟合问题,分解为多个可并行执行的标量优化问题,并引入可调步长因子加速算法,得到一个高度并行的最大分划广义ADMM算法,并应用于正则化超限学习机.建立了算法的收敛条件,分析了算法的计算复杂度,通过基准现实数据集实验与新近文献方法——最大分划松弛ADMM进行了收敛率比较.在GPU并行加速实验中,基于最大分划广义ADMM的正则化超限学习机获得的大GPU加速比,表明了该算法的高度并行性. %U https://www.ejournal.org.cn/CN/10.12263/DZXB.20200310