系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2015年
6期
1446-1451
,共6页
王靖程%曹晖%张彦斌%任志文
王靖程%曹暉%張彥斌%任誌文
왕정정%조휘%장언빈%임지문
支持向量数据描述%参数优化%密度
支持嚮量數據描述%參數優化%密度
지지향량수거묘술%삼수우화%밀도
support vector data description (SVDD)%parameter optimization%density
支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)是一种具有单类数据描述能力的数据分类算法,因具有结构风险最小化的特性而受到广泛关注.SVDD的参数优化是影响其分类效果的关键问题,本文通过引入样本点的密度信息,提出了以界外密度最小化为目标的参数优化函数,避免了漏检率的计算问题,可充分利用训练数据的分布信息,提高数据描述能力,降低错分率.仿真实验和UCI标准数据库的对比验证表明,优化后的SVDD算法能够有效降低漏检率和错分率,提高算法性能.
支持嚮量數據描述(support vector data description,SVDD)是一種具有單類數據描述能力的數據分類算法,因具有結構風險最小化的特性而受到廣汎關註.SVDD的參數優化是影響其分類效果的關鍵問題,本文通過引入樣本點的密度信息,提齣瞭以界外密度最小化為目標的參數優化函數,避免瞭漏檢率的計算問題,可充分利用訓練數據的分佈信息,提高數據描述能力,降低錯分率.倣真實驗和UCI標準數據庫的對比驗證錶明,優化後的SVDD算法能夠有效降低漏檢率和錯分率,提高算法性能.
지지향량수거묘술(support vector data description,SVDD)시일충구유단류수거묘술능력적수거분류산법,인구유결구풍험최소화적특성이수도엄범관주.SVDD적삼수우화시영향기분류효과적관건문제,본문통과인입양본점적밀도신식,제출료이계외밀도최소화위목표적삼수우화함수,피면료루검솔적계산문제,가충분이용훈련수거적분포신식,제고수거묘술능력,강저착분솔.방진실험화UCI표준수거고적대비험증표명,우화후적SVDD산법능구유효강저루검솔화착분솔,제고산법성능.
