计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2008年
8期
116-118
,共3页
秦玉平%李祥纳%王秀坤%王春立
秦玉平%李祥納%王秀坤%王春立
진옥평%리상납%왕수곤%왕춘립
支持向量机%类增量学习%超球
支持嚮量機%類增量學習%超毬
지지향량궤%류증량학습%초구
提出了一种超球支持向量机类增量学习算法.对每一类样本,利用超球支持向量机在特征空间中求得包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.类增量学习过程中,只对新增类样本进行训练,使得该算法在很小的样本集、很小的空间代价下实现了类增量学习,大大降低了训练时间,同时保留了历史训练结果.分类过程中,通过计算待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别,分类简单快捷.实验结果证明,该算法不仅具有较高的训练速度,而且具有较高的分类速度和分类精度.
提齣瞭一種超毬支持嚮量機類增量學習算法.對每一類樣本,利用超毬支持嚮量機在特徵空間中求得包圍該類儘可能多樣本的最小超毬,使各類樣本之間通過超毬隔開.類增量學習過程中,隻對新增類樣本進行訓練,使得該算法在很小的樣本集、很小的空間代價下實現瞭類增量學習,大大降低瞭訓練時間,同時保留瞭歷史訓練結果.分類過程中,通過計算待分類樣本到各超毬毬心的距離判定其所屬類彆,分類簡單快捷.實驗結果證明,該算法不僅具有較高的訓練速度,而且具有較高的分類速度和分類精度.
제출료일충초구지지향량궤류증량학습산법.대매일류양본,이용초구지지향량궤재특정공간중구득포위해류진가능다양본적최소초구,사각류양본지간통과초구격개.류증량학습과정중,지대신증류양본진행훈련,사득해산법재흔소적양본집、흔소적공간대개하실현료류증량학습,대대강저료훈련시간,동시보류료역사훈련결과.분류과정중,통과계산대분류양본도각초구구심적거리판정기소속유별,분류간단쾌첩.실험결과증명,해산법불부구유교고적훈련속도,이차구유교고적분류속도화분류정도.
