一种基于多支持向量机的增量式并行训练算法

• 作者: 付晓利 张乃庆 杨永田
• 来源期刊: 航空电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 增量学习 并行结构 反馈
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机、软件及算法
• 页码范围: 20-24
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2751字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-141X.2007.02.005

摘要

为了改进传统算法,利用支持向量的特性,提出了一种基于多支持向量机的增量式并行训练算法(PMSVM).选择对分类超平面有影响的样本点作为支持向量,以增加单个分类器的训练时间为代价换取整体训练和分类的精度.考虑到训练样本的分布对最终结果的影响,加入反馈向量进行适当的重复训练,以调整各分类器的学习性能.通过在测试数据集上进行的实验表明,该算法与批学习增量BSVM算法相比,在提高训练效率和分类精度的前提下,大大降低了训练时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨永田	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	94	1328	18.0	33.0
2	付晓利	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0
3	张乃庆		1	2	1.0	1.0