一种SVM增量训练淘汰算法

• 作者: 史朝辉 杨建勋 王晓丹
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 增量训练 淘汰机制 边界矢量 挖心淘汰算法
• 年，卷（期）: 2005,（23）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 187-189,212
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5300字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.23.057

摘要

基于KKT条件分析了样本增加后支持向量集的变化情况,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--挖心淘汰算法.该算法只需设定一个参数,即可对训练数据进行有效的遗忘淘汰.通过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训练精度的同时,能有效地提高训练速度并降低存储空间的占用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓丹	空军工程大学导弹学院	135	1447	21.0	31.0
2	史朝辉	空军工程大学导弹学院	16	150	7.0	12.0
3	杨建勋	空军工程大学导弹学院	3	62	3.0	3.0