【摘 要】
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本文给出了一种将SVM和极端保守在线算法相结合的通用多类分类算法,算法利用最大置信度原则将离线训练的多个SVM组合成一个多类分类器.为了提高在线学习过程的实时性,同时保
【机 构】
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甘肃工业大学电气工程与信息工程学院,
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本文给出了一种将SVM和极端保守在线算法相结合的通用多类分类算法,算法利用最大置信度原则将离线训练的多个SVM组合成一个多类分类器.为了提高在线学习过程的实时性,同时保证分类器的推广能力,我们将K.Crammer等人提出的极端保守在线算法思想引入到分类器修正过程当中,修正过程中采用对应SVM的支持向量和错分样本作为训练集.实验表明,算法具有良好的实时性能,且具有良好的推广能力。
In this paper, we present a generalized multi-class classification algorithm that combines SVM and the Extremely Conservative On-line Algorithms. The algorithm uses the maximum confidence principle to combine multiple SVMs trained offline into a multi-class classifier.In order to improve the real-time performance of the online learning process, We also introduce the idea of extreme conservative online algorithm proposed by K.Crammer et al. Into the classifier correction process, and use the corresponding support vector and the misclassified SVM as the training set in the process of correction. It shows that the algorithm has good real-time performance and has good promotion ability.
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