【摘 要】
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针对渐进直推式支持向量机（Progressive transductive support vector machines，PTSVM）算法回溯式学习多，训练速度慢，学习性能不稳定的问题，提出一种基于可信度的渐进直推式支持向
【机 构】
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西安电子科技大学应用数学系,河南科技大学数学系,洛阳师范学院数学系
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针对渐进直推式支持向量机（Progressive transductive support vector machines，PTSVM）算法回溯式学习多，训练速度慢，学习性能不稳定的问题，提出一种基于可信度的渐进直推式支持向量机算法．该算法首先基于支持向量域描述（Support vector domain description，SVDD）对无标签样本点赋予一定的可信度，根据可信度选择新标注的无标签的样本点；其次利用支持向量预选取方法减少训练集的规模。对当前所有有标签的样本点用支持向量机（Support
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