针对国土资源管理的信息化需求，提出一种基于改进Spark的SVM国土资源数据分类管理方法。首先结合MPI和CUDA并行框架，提出MPI在整体并行控制与分布式解决的优势，以及CUDA在单机计算上的优势，将CUDA嵌入到MPI子进程中；然后在子进程中构建SVM训练模型进行训练，得到全局最优SVM模型，并对测试样本进行测试；最终通过分类图的方式将分类结果展示。试验结果表明，本研究构建的并行化处理框架可极大提高SVM分类效率。虽然分类精度有所降低，但分类精度仍在可接受范围内。
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