| 一种新的支持向量机增量学习算法 |
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| 引用本文： | 曾文华,马健.一种新的支持向量机增量学习算法[J].厦门大学学报(自然科学版),2002,41(6):687-691. |
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| 作者姓名： | 曾文华 马健 |
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| 作者单位： | 1. 厦门大学计算机科学系,福建,厦门,361005
2. 杭州电子工业学院计算机分院,浙江,杭州,310037 |
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| 基金项目： | 工业控制技术国家重点开放实验室资助项目(K0 10 0 1) |
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| 摘 要： | 提出一种新的支持向量机增量学习算法。分析了新样本加入训练集后，支持向量集的变化情况。基于分析结论提出新的学习算法。算法舍弃对最终结论无用的样本，使得学习对象的知识到了积累。实验结果表明本算法在保证分类准确度的同时，在增量学习问题上比传统的支持向量机有效。
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| 关 键 词： | 支持向量机 增量学习算法 机器学习 支持向量集 智能学习技术 |
| 文章编号： | 0438-0479(2002)06-0687-05 |
| 修稿时间： | 2002年4月25日 |
A Novel Approach to Incremental SVM Learning Algorithm |
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| ZENG Wen-hua ,MA Jian.A Novel Approach to Incremental SVM Learning Algorithm[J].Journal of Xiamen University(Natural Science),2002,41(6):687-691. |
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| Authors: | ZENG Wen-hua MA Jian |
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| Institution: | ZENG Wen-hua 1,MA Jian 2 |
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| Abstract: | This paper presents a novel approach to incremental support vector machine (SVM) learning algorithm. It analyses the possible change of support vector set after new samples are added to training set. Based on the analysis result, a novel algorithm is presented. In this algorithm useless sample is discarded and knowledge is accumulated. The experiment result shows that this algorithm is more effective than traditional SVM while the classification precision is also guaranteed. |
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| Keywords: | support vector machine incremental learning learning algorithm |
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