钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
首页
论文降重
免费查重
学术期刊
学术导航
任务中心
论文润色
登录
文献导航
学科分类
>
综合
工业技术
科教文艺
医药卫生
基础科学
经济财经
社会科学
农业科学
哲学政法
社会科学II
哲学与人文科学
社会科学I
经济与管理科学
工程科技I
工程科技II
医药卫生科技
信息科技
农业科技
数据库索引
>
中国科学引文数据库
工程索引(美)
日本科学技术振兴机构数据库(日)
文摘杂志(俄)
科学文摘(英)
化学文摘(美)
中国科技论文统计与引文分析数据库
中文社会科学引文索引
科学引文索引(美)
中文核心期刊
中国科学引文数据库
工程索引(美)
日本科学技术振兴机构数据库(日)
文摘杂志(俄)
科学文摘(英)
化学文摘(美)
中国科技论文统计与引文分析数据库
中文社会科学引文索引
科学引文索引(美)
中文核心期刊
中国科学引文数据库
工程索引(美)
日本科学技术振兴机构数据库(日)
文摘杂志(俄)
科学文摘(英)
化学文摘(美)
中国科技论文统计与引文分析数据库
中文社会科学引文索引
科学引文索引(美)
中文核心期刊
cscd
ei
jst
aj
sa
ca
cstpcd
cssci
sci
cpku
cscd
ei
jst
aj
sa
ca
cstpcd
cssci
sci
cpku
cscd
ei
jst
aj
sa
ca
cstpcd
cssci
sci
cpku
默认
篇关摘
篇名
关键词
摘要
全文
作者
作者单位
基金
分类号
搜索文章
搜索思路
钛学术文献服务平台
\
学术期刊
\
工业技术期刊
\
大学学报期刊
\
空军工程大学学报(自然科学版)期刊
\
一种基于距离比值的支持向量机增量训练算法
一种基于距离比值的支持向量机增量训练算法
作者:
华继学
史朝辉
徐海龙
权文
王晓丹
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
支持向量机
增量训练
淘汰机制
边界矢量
距离比值算法
摘要:
由于支持向量机具有较好地学习性能和泛化能力,目前已经得到了广泛的应用.如何使支持向量机进行有效的增量学习是目前支持向量机应用中需要解决的问题.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--距离比值算法.该算法根据遗忘规则,设定一个合适的参数,按距离比值法中的定义计算各个样本中心距离与其到最优分类面距离的比值,舍弃对后续训练影响不大的样本,即可对训练数据进行有效的淘汰.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分类精度的同时,能有效地提高训练速度.
暂无资源
收藏
引用
分享
推荐文章
一种快速加权支持向量机训练算法
加权支持向量机
工作集
目标函数
基于支持向量机的增量学习算法
结构风险最小化
支持向量
增量学习
一种基于PSO的混合核支持向量机算法
支持向量机
全局核函数
局部核函数
混合核函数
粒子群优化算法
一种基于线性微粒群算法的支持向量机
支持向量机
微粒群算法
机器学习
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
一种基于距离比值的支持向量机增量训练算法
来源期刊
空军工程大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
支持向量机
增量训练
淘汰机制
边界矢量
距离比值算法
年,卷(期)
2008,(4)
所属期刊栏目
制导工程与技术
研究方向
页码范围
29-33
页数
5页
分类号
TP391.4
字数
2818字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1009-3516.2008.04.007
五维指标
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
华继学
空军工程大学导弹学院
33
209
10.0
13.0
3
权文
空军工程大学导弹学院
18
210
9.0
14.0
4
徐海龙
空军工程大学导弹学院
14
102
6.0
10.0
5
史朝辉
空军工程大学导弹学院
16
150
7.0
12.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(32)
共引文献
(166)
参考文献
(6)
节点文献
引证文献
(15)
同被引文献
(26)
二级引证文献
(88)
1994(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1995(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1997(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1998(6)
参考文献(0)
二级参考文献(6)
1999(5)
参考文献(0)
二级参考文献(5)
2000(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2001(12)
参考文献(2)
二级参考文献(10)
2002(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2003(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
2004(3)
参考文献(1)
二级参考文献(2)
2005(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2006(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
2008(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2010(4)
引证文献(3)
二级引证文献(1)
2011(9)
引证文献(3)
二级引证文献(6)
2012(7)
引证文献(2)
二级引证文献(5)
2013(8)
引证文献(3)
二级引证文献(5)
2014(7)
引证文献(1)
二级引证文献(6)
2015(24)
引证文献(0)
二级引证文献(24)
2016(11)
引证文献(2)
二级引证文献(9)
2017(13)
引证文献(1)
二级引证文献(12)
2018(11)
引证文献(0)
二级引证文献(11)
2019(8)
引证文献(0)
二级引证文献(8)
2020(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
增量训练
淘汰机制
边界矢量
距离比值算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
空军工程大学学报(自然科学版)
主办单位:
空军工程大学科研部
出版周期:
双月刊
ISSN:
1009-3516
CN:
61-1338/N
开本:
大16开
出版地:
西安市空军工程大学
邮发代号:
52-247
创刊时间:
2000
语种:
chi
出版文献量(篇)
2810
总下载数(次)
5
总被引数(次)
15414
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
陕西省自然科学基金
英文译名:
Natural Science Basic Research Plan in Shaanxi Province of China
官方网址:
项目类型:
学科类型:
期刊文献
相关文献
1.
一种快速加权支持向量机训练算法
2.
基于支持向量机的增量学习算法
3.
一种基于PSO的混合核支持向量机算法
4.
一种基于线性微粒群算法的支持向量机
5.
一种新的模糊支持向量机多分类算法
6.
基于自适应步长的支持向量机快速训练算法
7.
一种改进的模糊多类支持向量机算法
8.
一种新的模糊支持向量机算法
9.
支持向量机训练算法综述
10.
基于云模型的最接近支持向量机增量学习方法
11.
基于聚类的快速支持向量机训练算法
12.
一种用于RBF神经网络的支持向量机与BP的混合学习算法
13.
一种基于密度加权的最小二乘支持向量机稀疏化算法
14.
支持向量机增量学习方法及应用
15.
一种在线向量机增强学习算法
推荐文献
钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
首页
论文降重
免费查重
学术期刊
学术导航
任务中心
论文润色
登录
根据相关规定,获取原文需跳转至原文服务方进行注册认证身份信息
完成下面三个步骤操作后即可获取文献,阅读后请
点击下方页面【继续获取】按钮
钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
原文合作方
继续获取
获取文献流程
1.访问原文合作方请等待几秒系统会自动跳转至登录页,首次访问请先注册账号,填写基本信息后,点击【注册】
2.注册后进行实名认证,实名认证成功后点击【返回】
3.检查邮箱地址是否正确,若错误或未填写请填写正确邮箱地址,点击【确认支付】完成获取,文献将在1小时内发送至您的邮箱
*若已注册过原文合作方账号的用户,可跳过上述操作,直接登录后获取原文即可
点击
【获取原文】
按钮,跳转至合作网站。
首次获取需要在合作网站
进行注册。
注册并实名认证,认证后点击
【返回】按钮。
确认邮箱信息,点击
【确认支付】
, 订单将在一小时内发送至您的邮箱。
*
若已经注册过合作网站账号,请忽略第二、三步,直接登录即可。
期刊分类
期刊(年)
期刊(期)
期刊推荐
一般工业技术
交通运输
军事科技
冶金工业
动力工程
化学工业
原子能技术
大学学报
建筑科学
无线电电子学与电信技术
机械与仪表工业
水利工程
环境科学与安全科学
电工技术
石油与天然气工业
矿业工程
自动化技术与计算机技术
航空航天
轻工业与手工业
金属学与金属工艺
空军工程大学学报(自然科学版)2022
空军工程大学学报(自然科学版)2021
空军工程大学学报(自然科学版)2020
空军工程大学学报(自然科学版)2019
空军工程大学学报(自然科学版)2018
空军工程大学学报(自然科学版)2017
空军工程大学学报(自然科学版)2016
空军工程大学学报(自然科学版)2015
空军工程大学学报(自然科学版)2014
空军工程大学学报(自然科学版)2013
空军工程大学学报(自然科学版)2012
空军工程大学学报(自然科学版)2011
空军工程大学学报(自然科学版)2010
空军工程大学学报(自然科学版)2009
空军工程大学学报(自然科学版)2008
空军工程大学学报(自然科学版)2007
空军工程大学学报(自然科学版)2006
空军工程大学学报(自然科学版)2005
空军工程大学学报(自然科学版)2004
空军工程大学学报(自然科学版)2003
空军工程大学学报(自然科学版)2002
空军工程大学学报(自然科学版)2001
空军工程大学学报(自然科学版)2000
空军工程大学学报(自然科学版)2008年第6期
空军工程大学学报(自然科学版)2008年第5期
空军工程大学学报(自然科学版)2008年第4期
空军工程大学学报(自然科学版)2008年第3期
空军工程大学学报(自然科学版)2008年第2期
空军工程大学学报(自然科学版)2008年第1期
关于我们
用户协议
隐私政策
知识产权保护
期刊导航
免费查重
论文知识
钛学术官网
按字母查找期刊:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他
联系合作 广告推广: shenyukuan@paperpass.com
京ICP备2021016839号
营业执照
版物经营许可证:新出发 京零 字第 朝220126号