Алгоритм классификации потоковых сигналов на основе последовательной машины опорных векторов

В работе предлагается и исследуется метод классификации сигналов, который при работе с потоком данных в реальном времени осуществляет изменение параметров классификации по вновь поступающим данным – этим обеспечивается высокая эффективность классификации. Предложенный метод реализуется на модификации известного алгоритма «машины опорных векторов», базовый вариант которого для работы в реальном времени непригоден из-за высоких требований к вычислительным ресурсам. Разработанный алгоритм последовательного «дообучения» машины опорных векторов позволяет существенно уменьшить время «обучения» и количество опорных векторов. На данных по распознаванию рукописных цифр показано, что ошибка разработанного алгоритма классификации сигналов возрастает несущественно. Сформулированы условия оптимальной ориентации гиперплоскостей в многомерном пространстве признаков и оптимальной величины зазора между ними при формировании двухпорогового (тернарного) классификатора.