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题名基于增量学习的直推式支持向量机算法
被引量：2
- 1
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作者
肖建鹏
张来顺
任星
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机构
信息工程大学电子技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第7期1642-1644,1648,共4页
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文摘
针对直推式支持向量机在进行大数据量分类时出现精度低、学习速度慢和回溯式学习多的问题,提出了一种基于增量学习的直推式支持向量机分类算法,将增量学习引入直推式支持向量机,使其在训练过程中仅保留有用样本而抛弃无用样本,从而减少学习时间,提高分类速度。实验结果表明,该算法具有较快的分类速度和较高的分类精度。
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关键词
支持向量机
直推式学习
增量学习
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Keywords
support vector machine
transductive inference
incremental learning
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于增量学习的超球支持向量机设计
被引量：2
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作者
张曦煌
须文波
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机构
江南大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第13期66-68,76,共4页
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文摘
增量学习是通过从已知样本出发对未知样本进行识别和分类,并能够继续学习的方法和原则。论文在分析了HS-SVM的理论基础后,基于Joachims的直推式SVM分类算法,提出了直推式THS-SVM算法,同时,独立提出了简单自学习的SHS-SVM学习方法。THS-SVM和SHS-SVM能够在训练过程中不断学习无标签样本的信息。实验表明将THS-SVM和SHS-SVM用于基于内容的图像检索是有效的。
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关键词
超球
支持向量机
增量学习
直推式
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Keywords
hyper-sphere,support vector machine,incremental leaming,transductive inference
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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