[发明专利]基于SVM的样本数据更新方法、分类系统和存储装置

权利要求书

1.一种基于SVM的样本数据更新方法，其特征在于，包括：

获取样本数据,以及在特征空间内将所述样本数据划分成至少两个分类集合的分类超平面；

分别确定每一所述分类集合中的最大凸包样本以及分别确定每一所述分类集合中的次大凸包样本，其中所述最大凸包样本用于在所述特征空间内定义第一凸包空间，所述第一凸包空间能够容纳所述分类集合中除所述最大凸包样本以外的其他样本数据，所述次大凸包样本在所述特征空间内定义第二凸包空间，所述第二凸包空间能够容纳所述分类集合中除所述最大凸包样本和所述次大凸包样本以外的其他样本数据；

根据待增加或待删除的数据点与所述最大凸包样本的位置关系，对所述最大凸包样本进行选择性更新；以及

根据所述最大凸包样本的更新情况，对所述分类超平面进行选择性更新；

其中，所述根据待增加或待删除的数据点与所述最大凸包样本的位置关系，对所述最大凸包样本进行选择性更新的步骤包括：

判断所述待删除的数据点是否落在所述第一凸包空间内部；

若未落在所述第一凸包空间内部，则从所述最大凸包样本中删除所述待删除的数据点，以得到待定样本，所述待定样本在所述特征空间定义待定空间；判断所述除所述最大凸包样本以外的其他样本数据是否全部落入所述待定空间内；若未全部落入所述待定空间，则将所述除所述最大凸包样本以外的其他样本数据中至少部分未落入所述待定空间的样本数据添加到所述待定样本，并返回所述判断所述除所述最大凸包样本以外的其他样本数据是否全部落入所述待定空间内的步骤；若全部落入所述待定空间内，则所述最大凸包样本更新为所述待定样本；

若落在所述第一凸包空间的内部，则不对所述最大凸包样本进行更新；

其中，所述判断所述除所述最大凸包样本以外的其他样本数据是否全部落入所述待定空间内的步骤，以及将所述除所述最大凸包样本以外的其他样本数据中至少部分未落入所述待定空间的样本数据添加到所述待定样本中的步骤中，所述除所述最大凸包样本以外的其他样本数据是指所述次大凸包样本。

2.如权利要求1所述的样本数据更新方法，其特征在于，所述根据待增加或待删除的数据点与所述最大凸包样本的位置关系，对所述最大凸包样本进行选择性更新的步骤包括：

判断所述待增加的数据点是否落在所述第一凸包空间内部；

若未落在所述第一凸包空间内部，则更新所述最大凸包样本；

若落在所述第一凸包空间的内部，则不对所述最大凸包样本进行更新。

3.如权利要求2所述的样本数据更新方法，其特征在于，所述更新所述最大凸包样本的步骤包括：

将所述待增加的数据点添加至所述最大凸包样本。

4.如权利要求1所述的样本数据更新方法，其特征在于，在所述更新所述最大凸包样本的步骤中：

所述判断所述除所述最大凸包样本以外的其他样本数据是否全部落入所述待定空间内的步骤包括：

将所述次大凸包样本中最接近所述待删除的数据点的样本数据作为待定数据点；以及

判断所述待定数据点是否落入所述待定空间内；

若未落入所述待定空间内，则所述将所述除所述最大凸包样本以外的其他样本数据中至少部分未落入所述待定空间的样本数据添加到所述待定样本，并返回所述判断所述除所述最大凸包样本以外的其他样本数据是否全部落入所述待定空间内的步骤，包括：

将所述待定数据点添加到所述待定样本；

将所述待定数据点更新为所述次大凸包样本中所述待定数据点的邻近数据点，并将原所述待定数据点从所述次大凸包样本中删除；

返回判断所述待定数据点是否落入所述待定空间内的步骤。

5.如权利要求1-4任一项所述的样本数据更新方法，其特征在于，所述根据所述最大凸包样本的更新情况，对所述分类超平面进行选择性更新的步骤包括：

若对所述最大凸包样本进行了更新，则检测更新后的所述最大凸包样本中离所述分类超平面最接近的样本数据是否发生变化，若发生变化，则重新计算并更新所述分类超平面，否则，不对所述分类超平面进行更新；

若未对所述最大凸包样本进行更新，则不对所述分类超平面进行更新。