| 一种基于壳向量的SVM快速增量学习算法 |
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| 引用本文： | 於俊,周维. 一种基于壳向量的SVM快速增量学习算法[J]. 电子测量与仪器学报, 2006, 20(6): 94-97 |
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| 作者姓名： | 於俊 周维 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学自动化系,安徽合肥,230027;中国科学技术大学自动化系,安徽合肥,230027 |
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| 摘 要： | 该文提出了一种新的支持向量机学习算法-基于壳向量的增量学习算法(HVISVM).选取一部分最有可能成为支持向量的样本-壳向量,再进行SVM增量学习.由于提取壳向量的过程只需线性规划运算,之后的训练过程又只需处理原训练样本中的一部分;增量学习既能继承先前所学习的知识,又能减少由于新样本的加入而重新学习的时间.使整个算法的训练速度大为提高.与经典支持向量机的快速算法比,精度相当,但速度可以提高数倍以上.
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| 关 键 词： | 模式识别 统计学习理论 支持向量机 壳向量 |
| 收稿时间： | 2005-06-01 |
| 修稿时间： | 2005-06-01 |
A New and Fast Incremental SVM Learning Algorithm Based on Hullvectors |
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| Yu Jun,Zhou Wei. A New and Fast Incremental SVM Learning Algorithm Based on Hullvectors[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrument, 2006, 20(6): 94-97 |
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| Authors: | Yu Jun Zhou Wei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | pattern recognition statistical learning theory support vector machine hullvector. |
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