10.3969/j.issn.1000-3428.2009.22.073
改进的在线支持向量机训练算法
传统支持向量机基于批量训练方法,无法适应环境污染预测中的海量数据与实时性要求.在分析研究一种典型的在线支持向量机回归算法[4]的基础上,指出原算法在训练过程中存在样本重复移动问题,导致模型训练速度下降.提出一种改进算法,消除霹复移动问题.实验结果表明,该改进在线支持向量机算法建模精度高,训练速度较原算法有显著提高.
污染预测、支持向量机、在线学习、增量式学习
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TP181(自动化基础理论)
2010-01-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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