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一种适于传感检测的半监督增量支持向量机算法

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在传感检测应用中,从动态、无标签传感数据流中有效挖掘所需信息变得越来越重要,而传统模式识别方法,如支持向量机(SVM),是基于批量、监督学习策略,不能有效通过新增数据,特别是无标签数据进行模型更新.为此,提出了一种半监督增量学习SVM算法,首先运用初始训练样本训练SVM分类器,然后对新增有标签样本根据KKT条件进行增量在线学习,对无标签样本采用分枝定界方法进行半监督学习,在SVM分类模型更新过程中实现了有用样本的添加和失效样本的删除,并充分利用无标签样本来优化SVM分类面.最后,基于人工数据集和UCI公共数据集进行了实验测试,结果验证了本文方法的有效性.

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来源
《中国电子学会电路与系统分会第二十六届年会》|2015年|84-88|共5页
会议地点长沙
作者
Chen Gui-jun; 陈桂军; Zhang Xue-ying; 张雪英; Li Feng-lian; 李凤莲; Wang Zi-zhong; 王子中;
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作者单位

中国电子学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类模式识别与装置;
关键词
模式识别; 支持向量机; 增量学习; 半监督学习; 传感检测;

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