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提出了一种改进的支持向量机增量学习算法。分析了新样本加入后，原样本和新样本中哪些样本可能转化为新支持向量基于分析结论提出了一种改进的学习算法。该算法舍弃了对最终分类无用的样本，并保留了有用的样本。对标准数据集的实验结果表明，该算法在保证分类准确度的同时大大减少了训练时间。
一种改进的支持向量机增量学习算法
【摘 要】
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提出了一种改进的支持向量机增量学习算法。分析了新样本加入后，原样本和新样本中哪些样本可能转化为新支持向量基于分析结论提出了一种改进的学习算法。该算法舍弃了对最终分
【机 构】
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西安电子科技大学数学科学系,河南科技大学理学院,解放军96251部队
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年10期
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