基于殼向量的線性支持向量機(jī)快速增量學(xué)習(xí)算法

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1、第!"卷第#期浙!江!大!學(xué)!學(xué)!報!工學(xué)版";&+/?<#""$基于殼向量的線性支持向量機(jī)快速增量學(xué)習(xí)算法李東暉!杜樹新!吳鐵軍$浙江大學(xué)工業(yè)控制技術(shù)國家重點(diǎn)實驗室&浙江杭州FA""#H%摘!要#提出了一種新的基于殼向量的增量式支持向量機(jī)快速學(xué)習(xí)算法<在增量學(xué)習(xí)的過程中&利用訓(xùn)練樣本集中的幾何信息&在樣本中選取一部分最有可能成為支持向量的樣本(((殼向量&它是支持向量集的一個規(guī)模

2、較小的擴(kuò)展集&將其作為新的訓(xùn)練樣本集&再進(jìn)行支持向量訓(xùn)練<這在很大程度上減少了求取支持向量過程中的二次優(yōu)化運(yùn)算時間&使增量學(xué)習(xí)的訓(xùn)練速度大為提高<與單純使用支持向量代表樣本數(shù)據(jù)集合進(jìn)行增量學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)算法相比&使用該算法使分類精度得到了提高<針對肝功能檢測標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集$[3NQ%的實驗驗證了該算法的有效性<關(guān)鍵詞#增量算法)支持向量機(jī))殼向量中圖分類號#PNAGA!!!!!文獻(xiàn)標(biāo)識碼#Q!!!!!文章編號#A""GBHFR$#""$%"#"#"#"@L’0-(.)&$G$.-’""$’&.(.#’"#+&(

3、-,G+D"(.$’&0/**+&-1$)-+&G’),(.$%’0$5+.,/""1$)-+&0eVU&)2J.’1&U39.’JM1)&g3P1/J0’)$=%’.*)%9>#6?%@*&%’*&6*+A)B-5’&.%9<*)’&*97#80)*9*26&/0#1.%)23).4#&5.’6&:%)2;0*-FA""#H&<0.)%%!%0-&’)-’Q)/C2/&K/6(1:,*561):(/K/)6*++/*()1)2*+2&(16.K,&(5’LL&(64/:6&(K*:.1)/5$9;f%

4、C*5L(&L&5/E

5、/6&C.1:.2(/*6+7(/E’:/56./61K/:&)5’K/E1)5&+41)25/X’/)61*+X’*E(*61:&L61K1D*61&)L(&?+/K51)1):(/K/)6*+9;f6(*1)1)2*)E5L//E5’L6./6(*1)1)2L(&:/55

6、5/6&6./L(&L&5/E*+2&(16.K1KL(&4/56./:+*551,1:*61&)L(/:151&)<8ML/(1K/)65?*5/E&)*56*)E*(E[3NQE*6*5/61)+14/(,’):61&)6/5654*+1E*6/E6.//,,/:614/)/55&,6./*+2&(16.K<3$42+&50’1):(/K/)6*+*+2&(16.K)5’LL&(64/:6&(K*:.1)/).’++4/:6&(!!目前&模式分類的主要方法有貝葉斯判據(jù)法*近過量匹配)另一方面&由于缺

7、乏對訓(xùn)練數(shù)據(jù)有選擇的+A,鄰法*神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法以及近幾年發(fā)展起來的支持向遺忘淘汰機(jī)制&在很大程度上影響了分類精度<基量機(jī)$5’LL&(64/:6&(K*:.1)/5&9;f%方法等<模式于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化準(zhǔn)則的9;f學(xué)習(xí)算法是少數(shù)可+#,分類的增量學(xué)習(xí)算法可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)量較大和流數(shù)以成功解決第一個問題的學(xué)習(xí)算法&但經(jīng)典的據(jù)等場合<在增量學(xué)習(xí)的過程中&現(xiàn)有算法大多是采9;f學(xué)習(xí)算法并不直接支持增量式的學(xué)習(xí)<因此&用決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)的&它們在不同程度對9;f分類算法中的增量學(xué)習(xí)進(jìn)行研究具有重要上具有以下

8、兩方面的缺點(diǎn)’一方面由于缺乏對整個的理論意義和實用價值<使用9;f增量學(xué)習(xí)算法&樣本集期望風(fēng)險的控制&算法易于對訓(xùn)練數(shù)據(jù)產(chǎn)生與標(biāo)準(zhǔn)9;f方法相比&可以在保證分類性能的前收稿日期##""@"##F<浙江大學(xué)學(xué)報!工學(xué)版"網(wǎng)址#CCC<0&’()*+5