| 一种约减支持向量域描述算法RSVDD |
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| 引用本文： | 梁锦锦,刘三阳,吴德. 一种约减支持向量域描述算法RSVDD[J]. 西安电子科技大学学报(自然科学版), 2008, 35(5): 927-931 |
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| 作者姓名： | 梁锦锦 刘三阳 吴德 |
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| 作者单位： | (1. 西安电子科技大学 理学院，陕西 西安 710071； 2. 西安电子科技大学 计算机学院，陕西 西安 710071) |
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| 摘 要： | 为加快支持向量域描述(SVDD)的训练速度，提出基于约减集的约简支持向量域描述算法RSVDD．由于描述边界仅由支持向量决定，且支持向量多分布在描述边缘附近，该算法采用每个样本到中心的距离作为支持向量的一种可能性度量，选取距离较大的部分样本作为约减集参与SVDD训练．人造数据和基准集数据上的仿真实验表明了RSVDD的有效性和优越性，保证了目标类和奇异值类的分类精度，缩减了训练规模和训练时间．
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| 关 键 词： | 支持向量域描述 约减集 中心距离 支持向量 |
| 收稿时间： | 2007-09-18 |
Reduced support vector domain description method RSVDD |
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| LIANG Jin-jin,LIU San-yang,WU De. Reduced support vector domain description method RSVDD[J]. Journal of Xidian University, 2008, 35(5): 927-931 |
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| Authors: | LIANG Jin-jin LIU San-yang WU De |
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| Affiliation: | (1. School of Science, Xidian Univ., Xi’an 710071， China;2. School of Computer Science and Technology, Xidian Univ., Xi’an 710071， China) ; |
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