一种SVM增量学习算法

摘要：

分析了SVM理论中SV(支持向量)集的特点,给出一种SVM增量学习算法通过在增量学习中使用SV集与训练样本集的分类等价性,使得新的增量训练无需在整个训练样本空间进行.理论分析和实验结果表明,该算法能在保证分类精度的同时有效地提高训练速度.

关键词：支持向量机、分类、增量学习、机器学习

所属期刊栏目：38

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金69903006,60073030;江苏省95科技重点攻关项目BE96017

在线出版日期：2008-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：152-157