| 一种基于支持向量机的增量学习算法 |
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| 引用本文： | 曾嵘,刘建成,蒋新华.一种基于支持向量机的增量学习算法[J].铁道科学与工程学报,2005,2(1):94-96. |
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| 作者姓名： | 曾嵘 刘建成 蒋新华 |
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| 作者单位： | 中南大学,信息科学与技术学院,湖南,长沙,410075 |
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| 摘 要： | 具有增量学习功能的数据分类技术与普通的数据处理技术相比较，增量学习分类技术具有明显的优越性?在新的训练过程中充分利用了历史的训练结果，从而显著减少了后继训练的时间。介绍了支持向量机的基本理论和一般的支持向量机增量学习算法，针对有些渐变问题(如机械设备的早期故障期和损耗期)，新样本所提供的信息量与历史样本所提供的信息量是不同的，给出一种新息加权的支持向量机的增量学习算法，通过循环来获得最优分类面仿真实验表明，采用加权的增量算法更能反映新样本点的特征?
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| 关 键 词： | 支持向量机 分类函数 增量学习 |
| 文章编号： | 1672-7029(2005)01-0094-03 |
| 修稿时间： | 2004年10月10 |
An increasing learning algorithm based on SVM |
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| ZENG Rong,LIU Jian-cheng,JIANG Xin-hua.An increasing learning algorithm based on SVM[J].Journal of Railway Science and Engineering,2005,2(1):94-96. |
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| Authors: | ZENG Rong LIU Jian-cheng JIANG Xin-hua |
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