【摘 要】
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本文针对支持向量数据描述（Support Vector Data Description,SVDD）中的在线学习问题,提出了一种增量支持向量数据描述（Incremental Support Vector Data Description,ISVDD）方法
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院ATR实验室,西安通信学院
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本文针对支持向量数据描述（Support Vector Data Description,SVDD）中的在线学习问题,提出了一种增量支持向量数据描述（Incremental Support Vector Data Description,ISVDD）方法。首先,理论明确了增量学习机理在SVDD中的可行性,并深入分析了在线新增样本与已有样本集合的集合划分问题;同时从理论上给出了ISVDD中样本系数变化的依据,推导了ISVDD的理论过程。其次,为了提高理论完备性与应用可靠性,在六种条件下实现了样本属性之间的迁
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