%0 Journal Article
%T 基于记忆的svm相关反馈算法
%A 孙树亮
%A 林雪云？
%J 计算机科学
%D 2011
%X 支持向量机(svm)方法并不假设样本的分布条件，它基于结构风险最小化原则，对小样本情况下的学习问题给出最优解，并且在样本趋于无穷时能保持良好的一致收敛性。在svm的基础上提出的msvm方法，通过记忆功能，用历次反馈的累积样本代替一次反馈样本，从而增加了学习样本数量，减小了查准率的振荡，提高了检索精度;同时为了减轻用户负担，提出了记忆性标注。实验证明，msvm方法可以避免因训练样本集过小而出现的局部最小化的问题，能较为准确地分类图像库中的图像，同时有效地减轻了用户的负担。
%K 支持向量机
%K 反馈
%K 记忆性标注
%K 累积样本
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=111060&flag=1