随着深度学习的研究热潮，近年来对车辆目标的检测逐步从机器学习方法转变为深度学习方法.目前，大多数深度学习方法对车辆目标的检测都存在不同程度的错检漏检问题.针对车辆目标检测中存在的小目标的错检漏检、截断式待检目标的漏检和重叠遮挡待检目标的漏检等问题，提出一种基于增量学习数据集的车辆目标检测方法，该方法与Faster R-CNN算法结合对车辆目标实现检测和分类.在实验的最后，分别从主观判断和客观检测数据两个方面，对比了车辆目标检测中未使用增量学习方法和使用增量学习方法对实验结果的影响.实验证明，使用基于增量学习和Faster R-CNN的车辆目标检测方法在主观判断方面对错检漏检的目标有明显地改善效果，从客观数据分析，使用该方法与未使用增量学习方法相比，VGG16网络mAP值提升了4%，ResNet101网络mAP值提升了6%.

针对基于决策树和神经网络的增量学习算法的过量匹配和分类精度有限的缺点，提出了一种基于贝叶斯分类器集成的增量学习方法．综合朴素贝叶斯的增量分类和集成的增量学习方法，采用随机属性选择训练初始 SBC(simple Bayesian classifiers)，通过判断是否带有类别标签，将增量样本自动分组，并利用遗传算法对结果进行优化．实验结果表明，贝叶斯分类器集成的增量学习方法有效．

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基于机器学习的智能孤岛检测方法能有效地提高防孤岛保护的性能，但现有方法皆采用离线学习方案，对配电网因运行条件变化而导致的概念漂移现象缺乏自适应性。提出了一种具有在线增量学习能力的孤岛检测方法。首先，提出利用保护自采数据以及数据采集与监视控制(SCADA)系统采集的开关状态构成原始样本，并基于增量聚类方法进行样本筛选，实现有效样本的在线积累；然后，以各子样本集对系统最新状况的分类性能作为竞争准则，提出了一种样本集的优选方法，并利用加权支持向量机完成了增量学习。仿真结果表明，所提方法能够自主探测概念漂移的发生并进行持续的学习，有效地提高了孤岛检测的准确性和自适应性。

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