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赵春江 (赵春江.) (学者:赵春江) | 王开义 (王开义.) | 喻钢 (喻钢.) | 徐红敏 (徐红敏.)

收录:

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摘要:

支持向量机方法已经在HACCP体系关键控制点的智能发现中取得较为满意的结果,但是在样本不断增加的情况下分类效率不高。本文采用支持向量机增量学习算法,优先选择可能成为支持向量的边界向量,减少参与训练的样本数量,进而实现增量学习。实验证明,改进的支持向量机增量算法在保证分类精度的同时,显著提高了分类速度。

关键词:

危害分析与关键控制点 增量学习 支持向量机

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学计算机学院
  • [ 2 ] 国家农业信息化工程技术研究中心
  • [ 3 ] 北京石油化工学院数理系

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来源 :

农业机械学报

年份: 2009

期: S1

卷: 40

页码: 260-262

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