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一种SVM增量学习淘汰算法
引用本文:申晓勇,雷英杰,史朝辉,王坚,呼玮.一种SVM增量学习淘汰算法[J].计算机工程与应用,2007,43(6):171-173.
作者姓名:申晓勇  雷英杰  史朝辉  王坚  呼玮
作者单位:空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,713800
摘    要:基于SVM寻优问题的KKT条件和样本之间的关系,分析了样本增加后支持向量集的变化情况,支持向量在增量学习中的活动规律,提出了一种新的支持向量机增量学习遗忘机制--计数器淘汰算法.该算法只需设定一个参数,即可对训练数据进行有效的遗忘淘汰.通过对标准数据集的实验结果表明,使用该方法进行增量学习在保证训练精度的同时,能有效地提高训练速度并降低存储空间的占用.

关 键 词:支持向量机  增量学习  边界矢量  计数器  增量学习  淘汰算法  learning  incremental  存储空间  训练速度  精度  方法  使用  结果  实验  数据集  标准  训练数据  参数  计数器  遗忘机制  支持向量机  活动规律  情况
文章编号:1002-8331(2007)06-0171-03
修稿时间:2006-06

Sifting algorithm for incremental SVM learning
SHEN Xiao-yong,LEI Ying-jie,SHI Zhao-hui,WANG Jian,HU Wei.Sifting algorithm for incremental SVM learning[J].Computer Engineering and Applications,2007,43(6):171-173.
Authors:SHEN Xiao-yong  LEI Ying-jie  SHI Zhao-hui  WANG Jian  HU Wei
Affiliation:Missile Institute of Air Force Engineering University,Sanyuan,Shaanxi 713800,China
Abstract:This paper presents a novel approach to incremental Support Vector Machine(SVM) learning algorithm.It analyses the possible change of support vector set after new samples are added to training set.Furthermore,the active properties of SV set in incremental learning are analyzed.After that,a new improved incremental SVM learning algorithm is proposed,which is based on a counter sifting method.The theoretical analysis and experimental results show that this algorithm could not only improve the training speed,but also reduce storage cost.
Keywords:support vector machine  incremental learning  margin vector  counter
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