SVM增量学习中的概念迁移问题及处理方法

摘要：

支持向量机由于其自身的特点使其在许多应用中表现出了特有的优势,是目前研究的热点.由于标准的SVM学习算法并不直接支持增量式学习,所以研究有效的SVM增量学习方法具有重要理论意义和实用价值.对SVM增量学习中动态目标学习的有关问题进行了深入讨论,定义了静态目标学习与动态目标学习.针对动态目标学习提出了概念迁移问题,给出了SVM增量学习概念迁移的教学表达.讨论和分析了现有的SVM增量学习方法、以及目前处理SVM增量学习中概念迁移问题的方法并得出了结论.

关键词：支持向量机、增量学习、支持向量、动态目标、概念迁移

所属期刊栏目：29

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目50505051;陕西省自然科学研究计划基金项目2007F19;空军工程大学导弹学院研究生学位论文创新基金项目DY06205

在线出版日期：2008-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：2619-2621