一种新的SVM对等增量学习算法

王晓丹; 郑春颖; 吴崇明; 张宏达

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一种新的SVM对等增量学习算法

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在分析支持向量机(SVM)寻优问题的KKT条件和样本分布之间关系的基础上,分析了新增样本的加入对SV集的影响,定义了广义KKT条件.基于原训练样本集和新增训练样本集在增量训练中地位等同,提出了一种新的SVM增量学习算法.算法在及时淘汰对后继分类影响不大的样本的同时保留了含有重要分类信息的样本.对标准数据集的实验结果表明,算法获得了较好的性能.

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来源
《计算机应用》 |2006年第10期|2440-2443|共4页
作者
王晓丹; 郑春颖; 吴崇明; 张宏达;
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作者单位

空军工程大学;

导弹学院;

陕西;

三原;

713800;

空军工程大学;

导弹学院;

陕西;

三原;

713800;

空军工程大学;

导弹学院;

陕西;

三原;

713800;

空军工程大学;

导弹学院;

陕西;

三原;

713800;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
支持向量机; 增量学习;

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