【摘 要】
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为了改进传统算法，利用支持向量的特性，提出了一种基于多支持向量机的增量式并行训练算法（PMSVM）。选择对分类超平面有影响的样本点作为支持向量，以增加单个分类器的训练时间为代
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,海军驻上海地区军事代表室
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为了改进传统算法，利用支持向量的特性，提出了一种基于多支持向量机的增量式并行训练算法（PMSVM）。选择对分类超平面有影响的样本点作为支持向量，以增加单个分类器的训练时间为代价换取整体训练和分类的精度。考虑到训练样本的分布对最终结果的影响，加入反馈向量进行适当的重复训练，以调整各分类器的学习性能。通过在测试数据集上进行的实验表明，该算法与批学习增量BSVM算法相比，在提高训练效率和分类精度的前提下，大大降低了训练时间。
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