计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
1期
302-305
,共4页
特征提取%模拟退火%参数选择%SVDD%异常检测
特徵提取%模擬退火%參數選擇%SVDD%異常檢測
특정제취%모의퇴화%삼수선택%SVDD%이상검측
支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)被认为是用于异常检测的典型方法.众所周之,参数的设置和特征的品质是影响SVDD性能的两个关键点.将SVDD的特征提取和参数选择问题结合在一起,提出了一种基于模拟退火的SVDD特征提取和参数选择方法(SA-SVDD).在模拟退火的过程中,自动选择最优核参数、折衷参数以及抽取特征的维数.在UCI基准数据集上的实验结果表明,与传统的参数选择方法相比,SA-SVDD取得了更优的性能.
支持嚮量數據描述(Support Vector Data Description,SVDD)被認為是用于異常檢測的典型方法.衆所週之,參數的設置和特徵的品質是影響SVDD性能的兩箇關鍵點.將SVDD的特徵提取和參數選擇問題結閤在一起,提齣瞭一種基于模擬退火的SVDD特徵提取和參數選擇方法(SA-SVDD).在模擬退火的過程中,自動選擇最優覈參數、摺衷參數以及抽取特徵的維數.在UCI基準數據集上的實驗結果錶明,與傳統的參數選擇方法相比,SA-SVDD取得瞭更優的性能.
지지향량수거묘술(Support Vector Data Description,SVDD)피인위시용우이상검측적전형방법.음소주지,삼수적설치화특정적품질시영향SVDD성능적량개관건점.장SVDD적특정제취화삼수선택문제결합재일기,제출료일충기우모의퇴화적SVDD특정제취화삼수선택방법(SA-SVDD).재모의퇴화적과정중,자동선택최우핵삼수、절충삼수이급추취특정적유수.재UCI기준수거집상적실험결과표명,여전통적삼수선택방법상비,SA-SVDD취득료경우적성능.
