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文檔簡(jiǎn)介
1、本文提出一種改進(jìn)的基于支撐向量機(jī)(SupportVectorMachine，SVM)的在線(xiàn)學(xué)習(xí)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像檢索系統(tǒng)中的相關(guān)反饋，基本思想是利用SVM在每次反饋過(guò)程中對(duì)用戶(hù)標(biāo)記的正例樣本和反例樣本進(jìn)行在線(xiàn)學(xué)習(xí)，然后將更新后的分類(lèi)器作為進(jìn)行下一輪檢索的新模型。這種改進(jìn)的SVM在線(xiàn)學(xué)習(xí)算法以每次用戶(hù)反饋的結(jié)果作為增量樣本，以之前計(jì)算的結(jié)果為基礎(chǔ)，僅僅計(jì)算增量來(lái)構(gòu)造新的分類(lèi)器，克服了矩陣重復(fù)求逆對(duì)系統(tǒng)響應(yīng)的延遲，并保持求解結(jié)果的最優(yōu)性?；谝?/p>
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