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| 实现兼类样本类增量学习的一种算法 | |
| 作者姓名： | 秦玉平 王秀坤 王春立 |
| 作者单位： | 大连理工大学电子与信息工程学院 116024 |
| 摘 要： | 针对兼类样本,提出一种类增量学习算法.利用超球支持向量机,对每类样本求得一个能包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.增量学习时"对新增样本以及旧样本集中的支持向量和超球附近的非支持向量进行训练,使得算法在很小的空间代价下实现兼类样本类增量学习.分类过程中,根据待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别.实验结果表明,该算法具有较快的训练,分类速度和较高的分类精度. |
| 关 键 词： | |
| 收稿时间： | 2007-10-08 |
| 修稿时间： | 2008-02-01 |
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