一种基于距离比值的支持向量机增量训练算法
徐海龙
王晓丹
史朝辉
华继学
权文
1.空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,7138002.空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,7138003.空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,7138004.空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,7138005.空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,713800
摘要：由于支持向量机具有较好地学习性能和泛化能力,目前已经得到了广泛的应用.如何使支持向量机进行有效的增量学习是目前支持向量机应用中需要解决的问题.深入研究了支持向量分布特点,提出了一种新的支持向量机增量训练淘汰机制--距离比值算法.该算法根据遗忘规则,设定一个合适的参数,按距离比值法中的定义计算各个样本中心距离与其到最优分类面距离的比值,舍弃对后续训练影响不大的样本,即可对训练数据进行有效的淘汰.对标准数据集的实验结果表明,使用该方法进行增量训练在保证分类精度的同时,能有效地提高训练速度.
关键词：支持向量机增量训练淘汰机制边界矢量距离比值算法
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(50505051)陕西省自然科学基金研究项目(2007F19)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 29-33 )
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