[发明专利]一种对极限学习机的数据的处理方法、装置及介质

说明书

本申请公开了一种对极限学习机的数据的处理方法、装置及介质，其中方法包括，终端将样本合集转化为第一数据，并向云服务器发送第一数据后，接收云服务器根据预先设置的转化方法由第一数据转化的第二数据。由于终端将第一数据转化为第二数据的工作量转交给云服务器计算，因此降低了终端设备的计算量，尤其是在第一数据转化为第二数据的工作量大于样本合集转化为第一数据的工作量的情况下，计算能力弱的终端设备能够通过计算量较小的转化过程得到极限学习机的数据处理结果。同时由于云服务器拥有强大的计算能力，因此能够快速的完成将第一数据转化为第二数据的计算量，故提高了数据处理的速度。

技术领域

本申请涉及电子信息技术领域，特别是涉及一种对极限学习机的数据的处理方法、装置及介质。

背景技术

随着科技的发展，大数据逐渐步入人类的生活，为了能够快速的对大数据进行处理，人们往往采用深度学习算法对数据进行处理，尤其是利用在学习速率和泛化能力上更具有优势的极限学习机算法。

目前，在使用极限学习机算法时往往是在终端设备上进行将样本数据转化为矩阵以及求矩阵的伪逆矩阵，但由于大多数终端设备由于结构限制，无法具备强大的计算能力和存储能力，因此在利用极限学习机算法处理数据时，需要耗费大量的时间计算矩阵的伪逆矩阵，故终端设备的计算量大、数据处理的速度低。

由此可见，如何减少终端设备的计算量，提高数据处理的速度是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种对极限学习机的数据的处理方法，用于减少终端设备的计算量，提高数据处理的速度。申请的目的是还提供一种对极限学习机的数据的处理装置及介质。

为解决上述技术问题，本申请提供一种对极限学习机的数据的处理方法，基于终端，包括：

将样本合集转化为第一数据；

发送所述第一数据至云服务器，以便于所述云服务器根据预先设置的转化方法将所述第一数据转化为第二数据；

接收所述云服务器反馈的所述第二数据。

优选的，所述发送所述第一数据至云服务器前，还包括：

随机生成正实数和多个正交的用于表征加密密钥的密钥矩阵；

根据所有所述密钥矩阵及所述正实数对所述第一数据进行加密；

优选的，所述发送所述第一数据至云服务器具体为：发送加密后的所述第一数据至所述云服务器；

优选的，所述确接收所述云服务器反馈的第二数据后，还包括：根据所有所述密钥矩阵及所述正实数对所述第二数据进行解密。

优选的，所述根据所有所述密钥矩阵及所述正实数对所述第二数据进行解密前，还包括：

根据预先设置的判断方法判断所述第二数据是否正确；

在所述第二数据正确的情况下，进入所述根据所有所述密钥矩阵及所述正实数对所述第二数据进行解密的步骤。

优选的，所述将样本合集转化为第一数据具体为：将多个所述样本合集转化为对应的第一数据。

优选的，所述密钥矩阵的个数具体为两个。

为解决上述技术问题，本申请还提供一种对极限学习机的数据的处理方法，包括将样本合集转化为第一数据和根据预先设置的转化方法将所述第一数据转化为第二数据，终端实现将所述样本合集转化为第一数据，云服务器实现根据预先设置的转化方法将所述第一数据转化为第二数据。

优选的，所述根据预先设置的转化方法将所述第一数据转化为第二数据具体包括：

将所述第一数据分解得到奇异值和奇异向量；