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基于SVM快速增量算法的HACCP控制點分類
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Incremental SVM Method for Classification of CCPs on HACCP Implementation
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    支持向量機方法已經(jīng)在HACCP體系關(guān)鍵控制點的智能發(fā)現(xiàn)中取得較為滿意的結(jié)果,但是在樣本不斷增加的情況下分類效率不高。本文采用支持向量機增量學(xué)習(xí)算法,優(yōu)先選擇可能成為支持向量的邊界向量,減少參與訓(xùn)練的樣本數(shù)量,進而實現(xiàn)增量學(xué)習(xí)。實驗證明,改進的支持向量機增量算法在保證分類精度的同時,顯著提高了分類速度。

    Abstract:

    SVM has already shown its successful application on the CCP discovery for HACCP implementation. However, the classic non-incremental SVM method is not an effective algorithm due to the thoroughly re-study for those samples are gradually added. We propose a new incremental algorithm. It makes use of the heuristic mode so that training can be firstly applied on the cases with greater possibilities to be SVs, and the training set can be reduced. The experiments show that the training speed is visibly improved without losing the precision of the classification.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

趙春江,王開義,喻鋼,徐紅敏.基于SVM快速增量算法的HACCP控制點分類[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2009,40(Z1):260-262. Incremental SVM Method for Classification of CCPs on HACCP Implementation[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2009,40(Z1):260-262.

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