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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种基于样本分布密度改进KKT条件的SVM增量学习方法，包括：获得分类器的支持向量集SV0与分类器的标准KKT条件Ⅰ；构建SVM分类器Modelold的改进KKT条件Ⅰ；判断新增样本集B中样本是否满足SVM分类器Modelold的标准KKT条件Ⅰ；对新增样本集B中样本进行二次判断，判断是否满足SVM分类器Modelold的改进KKT条件Ⅰ；由候选支持向量集SV1训练分类器Model1；计算满足分类器Model1的改进KKT条件Ⅱ；采用SV0∪SV1∪SVadd集合训练分类器并输出更新后的分类器Model2。本发明提出的基于样本分布密度改进KKT条件能够实现样本分布不均衡的情况下对新增样本的有效筛选，提高SVM增量学习算法的泛化能力。

主权项：1.一种基于样本分布密度改进KKT条件的SVM增量学习方法，其特征在于，步骤如下：1根据原始样本集A训练SVM分类器Modelold，获得分类器Modelold的支持向量集SV0与标准KKT条件Ⅰ；2计算原始样本集A中正、负类样本的样本分布密度，并根据样本分布密度计算正、负样本下的偏置参数，在标准KKT条件Ⅰ的基础上增加偏置参数，构建SVM分类器Modelold下针对正、负类样本自适应优化的改进KKT条件Ⅰ；3判断新增样本集B中样本是否全部满足SVM分类器Modelold的标准KKT条件Ⅰ，若全部满足，则输出原始SVM分类器Modelold即为所需模型，结束；否则将新增样本集B中违背标准KKT条件Ⅰ的样本放入集合B1，满足标准KKT条件Ⅰ的样本放入集合B2；4判断新增样本集B中样本是否满足SVM分类器Modelold的改进KKT条件Ⅰ，将满足改进KKT条件Ⅰ的样本放入候选支持向量集SV1，定义为可能的支持向量样本；5根据候选支持向量集SV1训练分类器Model1，获得分类器Model1的标准KKT条件Ⅱ，利用支持向量集SV1的样本分布密度计算正、负样本下的偏置参数，获得增加偏置参数后的改进KKT条件Ⅱ；6判断集合B2是否满足改进KKT条件Ⅱ，若集合B2为空或所有样本均满足改进KKT条件Ⅱ，则输出更新后的模型即为分类器Model1，结束；否则将不满足改进KKT条件Ⅱ的样本放入补充支持向量集SVadd；7采用SV0∪SV1∪SVadd集合训练分类器Model2并输出更新后的分类器为Model2，SV0为原始分类器的支持向量集，SVadd为补充支持向量集。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 基于样本分布密度改进KKT条件的SVM增量学习方法