用于P2P流媒体识别的类增量学习算法

• 作者: 张鑫 李进 王晖
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: P2P流媒体识别 类增量学习 一对一 支持向量机 CIOOL算法
• 年，卷（期）: 2011,（20）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 154-156
• 分类号: TN919.85
• 字数: 3790字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.20.053

摘要

针对P2P流媒体流量识别中的类增量学习问题,提出一种基于“一对一”支持向量机多分类器的类增量学习算法CIOOL.充分利用原有多分类器知识,在不打破原有分类器体系的前提下加入新增类样本知识,以构造出新的多分类器.实验结果表明,CIOOL算法能在保证识别精度的同时减少训练时间和内存消耗,是一种解决P2P流媒体流量识别中类增量问题的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晖	国防科学技术大学信息系统与管理学院	30	439	10.0	20.0
2	张鑫	国防科学技术大学信息系统与管理学院	17	122	4.0	11.0
3	李进	国防科学技术大学信息系统与管理学院	3	14	2.0	3.0