最小方差支撑向量数据域描述

支撑向量数据域描述(SVDD)是一种已经得到了广泛应用的核方法,但是其在构建超球时没有充分考虑数据分布信息。针对此问题,首先等价改写了SVDD算法优化问题,然后重新定义了该优化问题中的距离定义形式,进而提出了最小方差支撑向量数据域描述(MVSVDD)算法。该算法充分考虑数据的分布信息。实验结果表明,相对于传统SVDD算法,MVSVDD在泛化能力上得到了较为明显的提高,体现出了更好的描述数据域的能力。     

分布熵惩罚的支持向量数据描述

针对支持向量数据描述(SVDD)对惩罚参数相当敏感的问题,提出一种新颖的异常检测方法,称为分布熵惩罚的支持向量数据描述(DEP-SVDD).首先,将正常样本作为数据的全局分布,并在高斯核空间中定义每个样本点与正常样本分布中心的距离度量;然后,基于该距离设计评估样本点属于正常或异常样本的概率;最后,利用此概率构造基于分布...     

基于支持向量数据描述算法的SVM多分类新方法*

提出一种基于支持向量数据描述算法(SVDD)的多分类方法(S-MSVM).受SVDD的启发,该方法对每类样本建立一个超球来界定,但训练好的超球在所有情况下都是相交的.选择相交区域的样本单独建立超球,重复该步骤,直到相交区域消失或相交区域内没有样本点.给出了该方法的时间复杂度分析,并通过实验验证了该方法具有相对较好的训练精度.     

支持向量数据描述的基因表达数据聚类方法

为改善传统的基因表达数据聚类方法正确率偏低的问题,研究了支持向量数据描述（SVDD）算法在基因表达数据聚类中的应用,该方法通过寻找最优分类超球实现对数据集的有效聚类.将类间信息融入聚类有效性评估准则中,通过模拟退火优化算法寻找SVDD算法中的最优核函数参数和惩罚因子,在训练时引入非样本数据提高运算效率.对酵母细胞生长周期的基因表达数据集的仿真实验结果表明,在新的聚类有效性评估准则下进行参数寻优,能够更快更好地得到最佳参数,同时,算法具有聚类精度高和运算速度快的优点.     

一种改进的支持向量数据描述故障诊断方法

针对故障诊断中故障类样本难于获取以及不均衡类问题,提出了基于粒子群和滑动窗口的支持向量数据描述（M-SVDD）故障诊断方法.该方法利用粒子群优化支持向量数据描述的核参数,同时引入滑动窗口技术,通过大窗口大小来控制故障诊断模型的训练样本数,根据小窗口的预测误差变化动态调整大窗口的大小.采用该方法对铜转炉吹炼过程进行故障诊断的实验结果表明,该方法能有效抑制过拟合现象,具有故障敏感性高、泛化能力强等特点.     

局部分块的一类支持向量数据描述

针对支持向量数据描述(SVDD)不能鉴别数据局部几何结构信息问题,提出了一种新颖的异常数据检测方法,称为局部分块的一类支持向量数据描述(OCSVDD_LP)。首先对数据进行局部分块,然后利用局部分块进行样本重构,最后采用SVDD对重构样本进行学习进而获得决策模型。人造数据集实验结果表明OCSVDD_LP能够捕捉数据的全局几何结构,也具备揭示数据局部几何结构信息的能力;真实数据集实验结果表明OCSVDD_LP在异常检测中具有较好的性能优势。     

基于支持向量数据描述的报警融合方法

报警融合是入侵检测系统中很重要的一个环节,然而不同的攻击类型具有不同的数据特点,统一的无差别的处理方法势必会存在缺陷。提出了采用基于支持向量数据描述的报警融合算法,并且结合模拟退火的思想,根据不同的攻击类型,选择适合它的属性和核参数,剔除冗余特征,避免样本不均衡产生的影响,通过局部检测、数据融合以及最终的决策分析,提高了报警的检测率,降低了漏报率。通过KDD99数据集对提出的方法进行了验证。     

一种数据域描述的加权支持向量回归算法

针对支持向量回归中由于噪声和孤立点带来的过拟合问题,提出了一种基于支持向量数据域描述的加权系数函数模型,根据样本到特征空间最小包含超球球心的距离来确定其加权系数。将提出的加权系数模型用于加权支持向量回归中,一维数据集仿真表明,提出的模型可以有效减小回归误差,提高支持向量回归算法的抗噪声能力。     

一种Vague集的模糊支持向量数据描述

针对支持向量数据描述中噪声和孤立点带来的过拟合问题,提出了一种Vague集的支持向量数据描述（VFSVDD）,利用模糊k-均值聚类方法生成每个训练样本的真、假隶属度,可以精细地控制训练样本对超球面边界的影响。用UCI机器学习数据集的数据实验验证了VFSVDD的有效性。