论文研究-双步圆的反走样生成算法.pdf

为进一步提高SVM增量训练的速度，在有效保留含有重要分类信息的历史样本的基础上，对当前增量训练样本集进行了约简，提出了一种基于类边界壳向量的快速SVM增量学习算法，定义了类边界壳向量。算法中增量训练样本集由壳向量集和新增样本集构成，在每一次增量训练过程中，首先从几何角度出发求出当前训练样本集的壳向量，然后利用中心距离比值法选择出类边界壳向量后进行增量SVM训练。分别使用人工数据集和UCI标准数据库中的数据进行了实验，结果表明了方法的有效性。