【摘 要】
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当训练数据每次发生改变时,例如增加或者删除部分数据,标准支持向量机的批处理算法就需要重新进行训练,这将不适合在线环境的计算.为了克服这个问题,Cauwenberghs和Poggio提
【机 构】
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南京信息工程大学江苏省网络监控中心,南京信息工程大学计算机与软件学院,南京航空航天大学计算机科学与技术系
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当训练数据每次发生改变时,例如增加或者删除部分数据,标准支持向量机的批处理算法就需要重新进行训练,这将不适合在线环境的计算.为了克服这个问题,Cauwenberghs和Poggio提出了增量和减量式标准支持向量机算法(C&P算法).通过理论分析,证明C&P算法的可行性和有限收敛性.可行性证明确保了C&P算法的每步调整都是可靠的,有限收敛性证明确保了C&P算法通过有限步调整最终收敛到问题的最优解.在此基础上,进一步通过实验结果验证了所给出的理论分析的结果.
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