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一种基于步长控制的在线软间隔核学习算法[发明专利]

专利名称：一种基于步长控制的在线软间隔核学习算法专利类型：发明专利

发明人：宋允全，李月菱，于琪，雷鹤杰，梁锡军，渐令

申请号：CN201811037902.7

申请日：20180906

公开号：CN109272033B

公开日：

20220308

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明涉及一种基于步长控制的在线软间隔核学习算法(OSKL)。通过引入核函数构造非线性分类器，引入软间隔参数控制噪声数据的影响，并基于在线梯度下降算法的基本框架设计具有鲁棒性的在线核学习算法。该算法能够降低模型存储空间、有效控制噪声影响、模型更新的计算复杂度仅为O(1)，具有实时性强、易于实现等优势，是处理和分析数据流问题的天然工具。本发明在线学习算法，克服了基于批处理技术的传统分类方法无法高效处理数据流的问题，也克服了现有在线学习算法如KernelPerceptron和Pegasos等算法无法有效抑制噪声影响的问题。

申请人：中国石油大学(华东)

地址：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号

国籍：CN

本文发布于:2024-09-22 10:31:34，感谢您对本站的认可！

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标签：算法控制噪声

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