基于增量学习的超球支持向量机设计

• 作者: 张曦煌 须文波
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 超球 支持向量机 增量学习 直推式
• 年，卷（期）: 2006,（13）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 66-68,76
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4044字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.13.021

摘要

增量学习是通过从已知样本出发对未知样本进行识别和分类,并能够继续学习的方法和原则.论文在分析了HS-SVM的理论基础后,基于Joachims的直推式SVM分类算法,提出了直推式THS-SVM算法,同时,独立提出了简单自学习的SHS-SVM学习方法.THS-SVM和SHS-SVM能够在训练过程中不断学习无标签样本的信息.实验表明将THS-SVM和SHS-SVM用于基于内容的图像检索是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	须文波	江南大学信息工程学院	409	3078	23.0	34.0
2	张曦煌	江南大学信息工程学院	134	1137	14.0	27.0