【摘 要】
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提出一类支持向量机（OCSVM）的快速增量学习方法.在OCSVM初始分类器的基础上,添加一个德尔塔函数形成新的决策函数,实现增量学习的过程.通过分析德尔塔函数的几何特性,构造出与O
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提出一类支持向量机（OCSVM）的快速增量学习方法.在OCSVM初始分类器的基础上,添加一个德尔塔函数形成新的决策函数,实现增量学习的过程.通过分析德尔塔函数的几何特性,构造出与OCSVM相似的优化目标函数,从而求解德尔塔函数的参数.优化问题能够进一步转化为标准的二次规划（QP）问题,但是在优化过程中Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件发生很大改变.根据新的KKT条件,为QPP提出修正的序贯最小优化（SMO）求解方法.整个学习过程直接操作初始分类器,仅仅训练新增样本,避免了对初始样本的重复训
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