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基于最小包含球的大数据集域自适应快速算法
引用本文:许敏,王士同,顾鑫,俞林. 基于最小包含球的大数据集域自适应快速算法[J]. 模式识别与人工智能, 2013, 26(2): 159-168
作者姓名:许敏  王士同  顾鑫  俞林
作者单位:1.江南大学数字媒体学院无锡214122
2.无锡职业技术学院物联网技术学院无锡214121
3.无锡北方湖光光电有限公司无锡214035
基金项目:国家自然科学基金项目,江苏省研究生创新工程项目
摘    要:相同应用领域,不同时间、地点或设备检测到的数据域不一定完整。文中针对如何进行数据域间知识传递问题,提出相同领域的概率分布差异可用两域最小包含球中心点表示且其上限与半径无关的定理。基于上述定理,在原有支持向量域描述算法基础上,提出一种数据域中心校正的领域自适应算法,并利用人造数据集和KDDCUP99入侵检测数据集验证该算法。实验表明,这种领域自适应算法具有较好的性能。

关 键 词:领域自适应  支持向量域描述(SVDD)  最小包含球(MEB)  核心集  大数据集  
收稿时间:2011-06-15

A Fast Learning Algorithm Based on Minimum Enclosing Ball for Large Domain Adaptation
XU Min , WANG Shi-Tong , GU Xin , YU Lin. A Fast Learning Algorithm Based on Minimum Enclosing Ball for Large Domain Adaptation[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2013, 26(2): 159-168
Authors:XU Min    WANG Shi-Tong    GU Xin    YU Lin
Affiliation:1.School of Digital Media,Jiangnan University,Wuxi 214122
2.School of Internet of Things Engineering,Wuxi Institute of Technology,Wuxi 214121
3.Wuxi Northern Lake Optical Co.,Ltd.,Wuxi 214035
Abstract:
Keywords:
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