【摘 要】
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以支持向量机（SVM）为代表的人工智能技术在智能传感器系统中得到了广泛的应用,但传统的SVM有＂灾难性遗忘＂现象,即会遗忘以前学过的知识,并且不能增量学习新的数据,这已无法满足智
【机 构】
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浙江大学超大规模集成电路设计研究所,西湖电子集团有限公司
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以支持向量机（SVM）为代表的人工智能技术在智能传感器系统中得到了广泛的应用,但传统的SVM有＂灾难性遗忘＂现象,即会遗忘以前学过的知识,并且不能增量学习新的数据,这已无法满足智能传感器系统实时性的要求。而Learn＋＋算法能够增量地学习新来的数据,即使新来数据属于新的类,也不会遗忘已经学习到的旧知识。为了解决上述问题,提出了一种基于壳向量算法的Learn＋＋集成方法。实验结果表明：该算法不但具有增量学习的能力,而且在保证分类精度的同时,提高了训练速度,减小了存储规模,可以满足当下智能传感器系统在线学习的
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