基于SM快速增量算法的HACCP控制点分类

摘要：

支持向量机方法已经在HACCP体系关键控制点的智能发现中取得较为满意的结果,但是在样本不断增加的情况下分类效率不高.本文采用支持向量机增量学习算法,优先选择可能成为支持向量的边界向量,减少参与训练的样本数量,进而实现增量学习.实验证明,改进的支持向量机增量算法在保证分类精度的同时,显著提高了分类速度.

关键词：危害分析与关键控制点、支持向量机、增量学习

所属期刊栏目：40

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家"863"高技术研究发展计划资助项目2008AA100803;"十一五"国家科技支撑计划资助项目2006BAD10A04;北京市自然科学基金资助项目4082012

在线出版日期：2009-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：260-262