摘要：具有增量学习功能的数据分类技术与普通的数据处理技术相比较,增量学习分类技术具有明显的优越性.在新的训练过程中充分利用了历史的训练结果,从而显著减少了后继训练的时间.介绍了支持向量机的基本理论和一般的支持向量机增量学习算法,针对有些渐变问题(如机械设备的早期故障期和损耗期)新样本所提供的信息量与历史样本所提供的信息量是不同的,给出一种新息加权的支持向量机的增量学习算法,通过循环来获得最优分类面.仿真实验表明,采用加权的增量算法更能反映新样本点的特征.

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