近轴支持向量机及其在网络知识更新中的应用  

Proximal Support Vector Machine and the Application in Network Knowledge Updating

作　　者：吴静[1] 周建国[1] 晏蒲柳[1] 陈立家[1] 

机构地区：[1]武汉大学电子信息学院,武汉430079

出　　处：《计算机工程与应用》2006年第23期102-105,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(编号:90204008)

摘　　要：在以往工作的基础上对近轴支持向量机进行了研究,推导了基于高斯核函数的非线性近轴支持向量机的增量式算法。通过仿真实验验证了在网络故障知识更新的应用中,近轴支持向量机的增量式算法比一般支持向量机的增量式算法更加快速有效。Incremental nonlinear proximal support vector classifier for multi-class classification based on Gaussian kernel is deduced.The simulation indicates the efficiency of the incremental nonlinear proximal support vector machine in the application of network knowledge updating.

关 键 词：支持向量机 近轴支持向量机 网络故障 知识获取 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]