【摘 要】
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针对如何对动态环境下的流数据进行实时处理的问题, 研究了一种基于权重平衡和共轭对偶梯度算法（CDG）的分布式在线学习优化算法一分布式在线共轭对偶梯度算法（DO一CDG）.首先, 针
【基金项目】
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安徽省高校学科（专业）拔尖人才学术资助重点项目（gxbjZD2016049）资助.
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针对如何对动态环境下的流数据进行实时处理的问题, 研究了一种基于权重平衡和共轭对偶梯度算法（CDG）的分布式在线学习优化算法一分布式在线共轭对偶梯度算法（DO一CDG）.首先, 针对分布式在线优化问题, 在 CDG 算法的基础上建立了数学模型并设计了 DO-CDG 算法, 并进行求解; 其次, 给出算法的 Regret 界用于表征在线算法的优劣性,证明了当本地损失函数是强凸函数时, DO-CDG 算法的收敛性以及本地估计的 Regret 界关于时间的次线性; 最后, 经过数据仿真实验, 证明了算法的收敛性
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