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支持向量机增量学习算法研究

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【英文篇名】	Research on Incremental Learning Algorithm of Support Vector Machine
【下载频次】	★★★★★
【作者】	李凯; 黄厚宽;
【英文作者】	LI Kai; HUANG Hou_kuan(School of Computer and Information Technology; Beijing JiaoTong University; Beijing 100044; China);
【作者单位】	北京交通大学计算机与信息技术学院; 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044;
【文献出处】	北方交通大学学报 , Journal of Northern Jiaotong University, 编辑部邮箱 2003年 05期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	支持向量机; 增量学习; 期望风险; 固定划分; 过间隔;
【英文关键词】	support vector machine (SVM); incremental learning; forecasting risk; fixed partition; exceeding margin;
【摘要】	给出了使用多支持向量机进行增量学习的算法.传统的支持向量机不具有增量学习性能,而常用的增量学习方法各具有不同的优缺点,基于固定划分和过间隔技术,提出了使用多支持向量机进行增量学习的算法;使用此算法,针对标准数据集BUPA及用NDC生成的数据集OUTTRAIN进行了实验,结果表明,使用单一的支持向量机进行增量学习,不论采用过间隔还是固定划分技术,其增量学习的正确率不及使用多支持向量机增量学习算法的正确率.
【英文摘要】	An incremental learning algorithm using multiple support vector machines (SVMs) is proposed. There is no incremental learning ability for the traditional support vector machine and there are all kinds of merits and flaws for usually used incremental learning method. Based on fixed partition and exceeding margin technique, an incremental learning algorithm using multiple support vector machines is presented. Applied the algorithm to both standard dataset BUPA and dataset OUTTRAIN generated by NDC, experiment...
【基金】	国家科技攻关计划项目(2002BA407B)
【分类号】	TP18
【正文快照】	自Vapnik提出支持向量机[1]后,不少学者对其产生了浓厚兴趣并做了大量研究,使得支持向量机在短短的时间得到了诸多的应用.其应用的广泛性基于以下事实[2]:支持向量机的泛化性能并不依赖全部训练数据,而是该全部数据的一个子集即所谓的支持向量.由于支持向量的数目同整个训练数?

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