一种SVDD增量学习算法及应用

• 作者: 兰少华 花小朋
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: SVDD 增量学习 垃圾邮件
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 237-239
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2606字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2009.09.077

摘要

通过对支持向量数据描述SVDD(Support Vector Data Description)算法的阐述和SVDD算法在增量学习过程中支持向量集变化特性的分析,提出一种新的SVDD增量学习算法.以Spambase邮件语料库作为实验数据源,将其与非增量学习算法以及一般传统增量学习算法进行比较,结果证明,该算法在保证垃圾邮件识别精度的同时又大大缩短了训练时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	兰少华	南京理工大学计算机学院	31	191	7.0	13.0
2	花小朋	盐城工学院电气与信息技术研究所	22	122	7.0	10.0