文献类型： 中文期刊
作者： 赵春江 1 ; 王开义 2 ; 喻钢 2 ; 徐红敏 2 ;
作者机构： 1.北京工业大学计算机学院
2.北京工业大学计算机学院;国家农业信息化工程技术研究中心;北京石油化工学院数理系
关键词： 危害分析与关键控制点;支持向量机;增量学习
期刊名称： 农业机械学报
ISSN： 1000-1298
年卷期： 2009 年 40 卷 S1 期
页码： 260-262
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
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。
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