【摘 要】
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集成多个传感器的智能片上系统（So C）在物联网得到了广泛的应用。在融合多个传感器数据的分类算法方面,传统的支持向量机（SVM）单分类器不能直接对传感器数据流进行小样本增量学习
【机 构】
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浙江大学超大规模集成电路设计研究所
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集成多个传感器的智能片上系统（So C）在物联网得到了广泛的应用。在融合多个传感器数据的分类算法方面,传统的支持向量机（SVM）单分类器不能直接对传感器数据流进行小样本增量学习。针对上述问题,提出一种基于Bagging-SVM的集成增量算法,该算法通过在增量数据中采用Bootstrap方式抽取训练集,构造能够反映新信息变化的集成分类器,然后将新老分类器集成,实现集成增量学习。实验结果表明：该算法相比SVM单分类器能够有效降低分类误差,提高分类准确率,且具有较好的泛化能力,可以满足当下智能传感器系统基于小样
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