10.3969/j.issn.1002-137X.2011.11.048
保局性数据域描述单类分类器
由于缺少对数据结构信息的考虑,现有的域描述型单类分类器得到的支撑面往往是次优解.因此,以支持向量数据描述(SVDD)算法为基础,通过一种简易的形式引入数据素和因子以保持样本局部特性,提出保局性数据域描述分类器(LPDD),使成簇的数据作用被强化,而呈零星分布的数据影响力被削弱,引导分类支撑面自动靠近数据高密区而提高算法性能.此外,为适应大样本应用场合,采用序列最小优化算法进行模型参数调整.实验证明,所提算法无论在训练速率还是在分类性能上都优于SVDD.
亲和因子、支持向量域描述、序列最小优化、单类分类器
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TP393.08(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61070043
2012-03-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
208-212