基于中心凸包算法与增量学习的SVM算法研究

• 作者: 张泚 王刚 白东颖
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 凸包 增量支持向量机 中心距离 KKT
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 20-23
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3234字
• 语种: 中文

摘要

基于计算几何理论，在分析支持向量与凸包向量关系的基础上，提出了一种基于中心凸包算法与增量学习的SVM学习算法。在确保分类器达到可靠精度的前提下，为解决学习中时耗过长的问题，在对当前训练集计算凸包的基础上采用欧式中心距离淘汰法对训练样本进一步精简，并且每次进行增量学习的样本都包含前次训练样本集中违背KKT条件的样本，在UCI数据库上进行算法对比实验，结果表明算法的可行性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王刚	空军工程大学防空反导学院	147	788	14.0	19.0
2	白东颖		8	57	3.0	7.0