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用户适应问题是智能化人机接口设计中的一个重点和难点，它为人机接口的人性化、智能化和个性化提供支持。由于用户自身的特殊性，例如笔迹、口音、绘画习惯等，系统很难同时适应多个用户的使用，支持向量机(SVM)的学习方法是基于小样本的学习方法，它实现了结构风险最小化，避免了在学习过程中存在的过学习现象。增量学习能有效地利用历史训练结果，从而能在很小的时间空间代价下实现新样本的学习，基于SVM增量学习的方法，能从用户的历史数据中找到根本特性，而不会将可能造成用户冲突的、特定用户习惯的特征也记录下来，因此也就不会产生用户冲突．在在线图形识别系统中，与基于规则的用户适应方法相比，基于SVM增量学习的方法可以适应多个用户．对基于SVM的学习方法进行了分析，将其与用户适应紧密结合起来，对涉及到的3个方面进行了理论和实验上分析和对比：重复学习和增量学习；Syed等提出的和Xiao等提出的两种不同的基于SVM增量学习方法；“一对一”和“一对多”两种不同的多值分类构造方法。从而得出结论：两种增量学习方法都要明显优于重复学习；Syed等提出的增量学习方法在精度和效率都好于Xiao等提出的方法；一对一的多值分类构造方法要优于一对多的多值分类构造方法。 相似文献
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目的研究不同浓度重组人碱性成纤维细胞因子对Balb/c 3T3细胞增殖活性的影响.方法重组质粒pGEX-bFGF转入到DH5α大肠杆菌体内,增菌培养表达bFGF,亲和层析纯化,制备8种不同药物浓度的bFGF,分别进行诱导Balb/c 3T3细胞增殖实验研究,MTT法检测各组细胞增殖活性.结果 bFGF诱导Balb/c 3T3细胞增殖存在浓度依赖性,最适浓度为4～16μg/L.结论 bFGF具有较好的诱导Balb/c 3T3细胞增殖的能力,为后续研究工作奠定实验基础. 相似文献
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