计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2010年
9期
1989-1991,2092
,共4页
支持向量机%异常值%鲁棒%异常值检测%损失函数
支持嚮量機%異常值%魯棒%異常值檢測%損失函數
지지향량궤%이상치%로봉%이상치검측%손실함수
support vector machine%outlier%robust%outlier deletion%loss function
为提高含有异常值数据集的学习性能,对基于支持向量机的鲁棒算法进行了研究,深入分析了异常值降低标准支持向量机推广能力的本质原因,从基于支持向量机的异常值检测和抑制异常值对支持向量机的影响两个方面,较为系统地回顾了国内外在该领域的研究发展现状和最新研究进展,其中包括各种算法的基本思想和主要特点.归纳总结了支持向量机关于异常值问题的主要研究内容、方法、研究成果以及存在的问题,并进一步提出了在应用方面的研究方向.
為提高含有異常值數據集的學習性能,對基于支持嚮量機的魯棒算法進行瞭研究,深入分析瞭異常值降低標準支持嚮量機推廣能力的本質原因,從基于支持嚮量機的異常值檢測和抑製異常值對支持嚮量機的影響兩箇方麵,較為繫統地迴顧瞭國內外在該領域的研究髮展現狀和最新研究進展,其中包括各種算法的基本思想和主要特點.歸納總結瞭支持嚮量機關于異常值問題的主要研究內容、方法、研究成果以及存在的問題,併進一步提齣瞭在應用方麵的研究方嚮.
위제고함유이상치수거집적학습성능,대기우지지향량궤적로봉산법진행료연구,심입분석료이상치강저표준지지향량궤추엄능력적본질원인,종기우지지향량궤적이상치검측화억제이상치대지지향량궤적영향량개방면,교위계통지회고료국내외재해영역적연구발전현상화최신연구진전,기중포괄각충산법적기본사상화주요특점.귀납총결료지지향량궤관우이상치문제적주요연구내용、방법、연구성과이급존재적문제,병진일보제출료재응용방면적연구방향.
To improve the performance of the support vector machine (SVM) to the presence of outlier samples,the robust approaches based on SVM are studied.First,the internal reason why the generalization performance of SVM is deteriorated by outliers is analyzed.Then the current research trends and the latest developments of SVM on detecting and suppressing outliers are reviewed, which introduce the basic ideas of the approaches and their major characteristics.The aim of the paper is to sum up the studies on outliers based on SVM,including issues,methods and results.Finally,the new research prospects of this domain are also proposed.
