摘要：针对大数据环境中存在很多的冗余和噪声数据,造成存储耗费和学习精度差等问题,为有效地选取代表性样本,同时提高学习精度和降低训练时间,提出了一种基于选择性抽样的SVM增量学习算法,算法采用马氏抽样作为抽样方式,抽样过程中利用决策模型来计算样本间的转移概率,然后通过转移概率来决定是否接受样本作为训练数据,以达到选取代表性样本的目的;并与其他SVM增量学习算法做出比较,实验选取9个基准数据集,采用十倍交叉验证方式选取正则化参数,数值实验结果表明,该算法能在提高学习精度的同时,大幅度的减少抽样与训练总时间和支持向量总个数。

简介：《计算机测量与控制》（CN：11-4762/TP）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社