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SVM增量学习中的概念迁移问题及处理方法
引用本文:白冬婴,王晓丹,张宏达,权文.SVM增量学习中的概念迁移问题及处理方法[J].计算机工程与设计,2008,29(10):2619-2621.
作者姓名:白冬婴  王晓丹  张宏达  权文
作者单位:空军工程大学导弹学院计算机工程系,陕西三原,713800
基金项目:国家自然科学基金 , 陕西省自然科学基金 , 空军工程大学导弹学院研究生学位论文创新基金
摘    要:支持向量机由于其自身的特点使其在许多应用中表现出了特有的优势,是目前研究的热点.由于标准的SVM学习算法并不直接支持增量式学习,所以研究有效的SVM增量学习方法具有重要理论意义和实用价值.对SVM增量学习中动态目标学习的有关问题进行了深入讨论,定义了静态目标学习与动态目标学习.针对动态目标学习提出了概念迁移问题,给出了SVM增量学习概念迁移的教学表达.讨论和分析了现有的SVM增量学习方法、以及目前处理SVM增量学习中概念迁移问题的方法并得出了结论.

关 键 词:支持向量机  增量学习  支持向量  动态目标  概念迁移
文章编号:1000-7024(2008)10-2619-03
修稿时间:2007年5月24日

Concept drift on SVM incremental learning and its disposals
BAI Dong-ying,WANG Xiao-dan,ZHANG Hong-da,QUAN Wen.Concept drift on SVM incremental learning and its disposals[J].Computer Engineering and Design,2008,29(10):2619-2621.
Authors:BAI Dong-ying  WANG Xiao-dan  ZHANG Hong-da  QUAN Wen
Affiliation:BAI Dong-ying,WANG Xiao-dan,ZHANG Hong-da,QUAN Wen(Department of Computer Engineering,Missile Institute,Air Force Engineering University,Sanyuan 713800,China)
Abstract:Support vector machine reveals its own advantages in many applications for its inherent characteristics and becomes an attractive research area these years.The standard algorithm of support vector machine cannot support incremental learning,therefore,researches on the method of effective incremental learning are of theoretical and practical important.The problem of learning on moving target in incremental learning is discussed.After giving the definition of static target learning and moving target learning,...
Keywords:support vector machine  incremental learning  support vector  moving target  concept drift  
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