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一种快速SVR增量学习算法
被引量：
2
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作者
丰文安
王建东
陈海燕
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015年第1期162-166,共5页
为了缓解存储压力,保证预测精度,提高学习效率,提出一种新的基于样本相似性度量的SVR增量学习算法.算法根据新增样本的特点判断是否调整当前的预测模型,通过引入样本相似性度量来保证训练样本的质量,并结合样本标记的方法和误差驱动的...
为了缓解存储压力,保证预测精度,提高学习效率,提出一种新的基于样本相似性度量的SVR增量学习算法.算法根据新增样本的特点判断是否调整当前的预测模型,通过引入样本相似性度量来保证训练样本的质量,并结合样本标记的方法和误差驱动的原则实现对历史样本的删减.在标准数据集上的测试验证了算法的良好性能;在某机场噪声数据上的对比实验也表明,该算法的性能明显优于非增量和一般增量学习算法.
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关键词
相似性度量
svr增量学习
样本标记
误差驱动
机场噪声
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职称材料
题名
一种快速SVR增量学习算法
被引量：
2
1
作者
丰文安
王建东
陈海燕
机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015年第1期162-166,共5页
基金
国家自然科学基金重点课题(61139002)资助
国家"八六三"计划重点课题(2012AA063301)资助
文摘
为了缓解存储压力,保证预测精度,提高学习效率,提出一种新的基于样本相似性度量的SVR增量学习算法.算法根据新增样本的特点判断是否调整当前的预测模型,通过引入样本相似性度量来保证训练样本的质量,并结合样本标记的方法和误差驱动的原则实现对历史样本的删减.在标准数据集上的测试验证了算法的良好性能;在某机场噪声数据上的对比实验也表明,该算法的性能明显优于非增量和一般增量学习算法.
关键词
相似性度量
svr增量学习
样本标记
误差驱动
机场噪声
Keywords
similarity measure
svr
-based incremental learning
sample tag
error-drive
airport＇s noise
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种快速SVR增量学习算法
丰文安
王建东
陈海燕
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015
2
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