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| 一种改进的支持向量机增量学习算法 | |
| 引用本文： | 刘叶青,刘三阳,谷明涛.一种改进的支持向量机增量学习算法[J].计算机工程与应用,2008,44(10):142-143. |
| 作者姓名： | 刘叶青 刘三阳 谷明涛 |
| 作者单位： | 1. 西安电子科技大学,数学科学系,西安,710071;河南科技大学,理学院,河南,洛阳,471003 2. 西安电子科技大学,数学科学系,西安,710071 3. 解放军96251部队,河南,洛阳,471003 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60574075) |
| 摘 要： | 提出了一种改进的支持向量机增量学习算法。分析了新样本加入后,原样本和新样本中哪些样本可能转化为新支持向量。基于分析结论提出了一种改进的学习算法。该算法舍弃了对最终分类无用的样本,并保留了有用的样本。对标准数据集的实验结果表明,该算法在保证分类准确度的同时大大减少了训练时间。 |
| 关 键 词： | 支持向量机 增量学习 分类 |
| 文章编号： | 1002-8331(2008)10-0142-02 |
| 收稿时间： | 2007-7-23 |
| 修稿时间： | 2007年7月23日 |
Improved incremental learning algorithm for support vector machine |
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| LIU Ye-qing,LIU San-yang,GU Ming-tao.Improved incremental learning algorithm for support vector machine[J].Computer Engineering and Applications,2008,44(10):142-143. | |
| Authors: | LIU Ye-qing LIU San-yang GU Ming-tao |
| Affiliation: | 1.Department of Mathematical Sciences，Xidian University，Xi’an 710071，China 2.School of Science，Henan University of Science &; Technology，Luoyang，Henan 471003，China 3.PLA Unit96251，Luoyang，Henan 471003，China |
| Abstract: | An improved incremental learning algorithm for Support Vector Machine(SVM) is presented.The possible changes of support vector set after new samples are added to training set are analyzed.Based on the analysis results,an improved algorithm is presented.In the algorithm,the useless samples are discarded and the useful samples are retained.The experimental results with the standard dataset show that the training time is greatly reduced while the classification precision is guaranteed. |
| Keywords: | support vector machine incremental learning classification |
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