[发明专利]面向网络数据流分类的在线稀疏学习方法及系统有效
| 申请号： | 202111356908.2 | 申请日： | 2021-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN114070621B | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 张莉;苏畅之;赵雷;王邦军 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L41/16 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 吴竹慧 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种面向网络数据流分类的在线稀疏学习方法，包括以下步骤：S1、构建数据缓冲池，向数据缓冲池中输入预设数量的带标签数据流序列，获得初始模型函数；S2、当数据缓冲池接收到带标签的流数据，则利用梯度下降法求解该带标签的流数据的目标函数并更新模型参数；S3、当新的带标签的流数据小于数据缓冲池的容量，则将新的带标签的流数据加入到缓冲池中，转至S2；否则，继续下一步；S4、采用核匹配追踪算法重新分配模型参数以保证模型参数的稀疏性；S5、采用更新后的模型对无标签流数据进行预测和分类。本发明的在线支持向量机在线学习效率高，模型更新效果好，能够产生稀疏模型。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 网络 数据流 分类 在线 稀疏 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
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