作者：佘斌,沈海斌 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2016年第02期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2016020080 DOC编号：DOCCGQJ2016020089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 集成多个传感器的智能片上系统(So C)在物联网得到了广泛的应用。在融合多个传感器数据的分类算法方面，传统的支持向量机(SVM)单分类器不能直接对传感器数据流进行小样本增量学习。针对上述问题，提出一种基于Bagging-SVM的集成增量算法，该算法通过在增量数据中采用Bootstrap方式抽取训练集，构造能够反映新信息变化的集成分类器，然后将新老分类器集成，实现集成增量学习。实验结果表明：该算法相比SVM单分类器能够有效降低分类误差，提高分类准确率，且具有较好的泛化能力，可以满足当下智能传感器系统基于小样本数据流的在线学习需求。

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