![](/images/graphics-bg.png)
A Mahalanobis Hyperellipsoidal Learning Machine Class Incremental Learning Algorithm
المؤلفون المشاركون
Qin, Yuping
Li, Dan
Lun, Shuxian
Zhang, Aihua
Karimi, Hamid Reza
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-5، 5ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-02-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
5
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A Mahalanobis hyperellipsoidal learning machine class incremental learning algorithm is proposed.
To each class sample, the hyperellipsoidal that encloses as many as possible and pushes the outlier samples away is trained in the feature space.
In the process of incremental learning, only one subclassifier is trained with the new class samples.
The old models of the classifier are not influenced and can be reused.
In the process of classification, considering the information of sample’s distribution in the feature space, the Mahalanobis distances from the sample mapping to the center of each hyperellipsoidal are used to decide the classified sample class.
The experimental results show that the proposed method has higher classification precision and classification speed.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Qin, Yuping& Karimi, Hamid Reza& Li, Dan& Lun, Shuxian& Zhang, Aihua. 2014. A Mahalanobis Hyperellipsoidal Learning Machine Class Incremental Learning Algorithm. Abstract and Applied Analysis،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1034074
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Qin, Yuping…[et al.]. A Mahalanobis Hyperellipsoidal Learning Machine Class Incremental Learning Algorithm. Abstract and Applied Analysis No. 2014 (2014), pp.1-5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1034074
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Qin, Yuping& Karimi, Hamid Reza& Li, Dan& Lun, Shuxian& Zhang, Aihua. A Mahalanobis Hyperellipsoidal Learning Machine Class Incremental Learning Algorithm. Abstract and Applied Analysis. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1034074
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1034074
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)