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公开(公告)号：CN109359677B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201811170840.7
申请日：2018-10-09
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应ramp损失函数的耐噪在线多分类核学习算法。通过引入核函数构造非线性多分类器，针对基于批处理技术的多分类方法无法高效处理数据流问题，而现有在线学习算法无法有效控制噪声样本的影响的问题，设计该耐噪在线多分类核学习算法。该方法能够减少参与模型计算的支持向量的数量，有效控制噪声影响，显著提高模型更新效率，提高噪声数据多分类问题的分类精度，满足实际应用问题的需求。本发明耐噪在线多分类核学习算法，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Perceptron和Pegasos等算法无法有效抑制噪声影响的问题，可高效应用于图片的场景分类等实际应用问题。
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