| 一种SVM增量学习算法α-ISVM |
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| 引用本文： | 萧嵘,王继成,孙正兴,张福炎.一种SVM增量学习算法α-ISVM[J].软件学报,2001,12(12):1818-1824. |
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| 作者姓名： | 萧嵘 王继成 孙正兴 张福炎 |
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| 作者单位： | 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210093,南京大学计算机科学与技术系,江苏,南京,210093;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210093,南京大学计算机科学与技术系,江苏,南京,210093;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210093,南京大学计算机科学与技术系,江苏,南京,210093;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210093,南京大学计算机科学与技术系,江苏,南京,210093 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(69903006,60073030);江苏省"九五"科技重点攻关资助项目(BE96017) |
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| 摘 要： | 基于SVM(support vector machine)理论的分类算法,由于其完善的理论基础和良好的试验结果,目前已逐渐引起国内外研究者的关注.深入分析了SVM理论中SV(support vector,支持向量)集的特点,给出一种简单的SVM增量学习算法.在此基础上,进一步提出了一种基于遗忘因子α的SVM增量学习改进算法α-ISVM.该算法通过在增量学习中逐步积累样本的空间分布知识,使得对样本进行有选择地遗忘成为可能.理论分析和实验结果表明,该算法能在保证分类精度的同时,有效地提高训练速度并降低存储空间的占用.
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| 关 键 词： | 支持向量机 分类 模式识别 增量学习 机器学习 |
| 文章编号： | 1000-9825/2001/12(12)1818-07 |
| 收稿时间： | 4/4/2000 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 2000年4月4日 |
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