作者：卞桂龙,丁毅,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》2014年第08期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2014080130 DOC编号：DOCCGQJ2014080139 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 以支持向量机(SVM)为代表的人工智能技术在智能传感器系统中得到了广泛的应用，但传统的SVM有“灾难性遗忘”现象，即会遗忘以前学过的知识，并且不能增量学习新的数据，这已无法满足智能传感器系统实时性的要求。而Learn++算法能够增量地学习新来的数据，即使新来数据属于新的类，也不会遗忘已经学习到的旧知识。为了解决上述问题，提出了一种基于壳向量算法的Learn++集成方法。实验结果表明：该算法不但具有增量学习的能力，而且在保证分类精度的同时，提高了训练速度，减小了存储规模，可以满足当下智能传感器系统在线学习的需求。

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