10.3969/j.issn.0372-2112.2019.08.014
基于简约凸壳的一类模糊支持向量机
为解决传统一类支持向量机对噪声数据敏感和不适用于大规模分类等问题,提出了用于大规模噪声环境的基于简约凸壳的一类模糊支持向量机(OC-FSVM-RCH).OC-FSVM-RCH根据简约凸壳的定义在核空间得到代表正常类数据几何特征的样本,然后基于改进的模糊支持向量域描述算法,使得正常类数据包含在最小超球内,异常数据与超球间隔最大化.OC-FSVM-RCH剔除正常类数据轮廓边缘处的噪声,同时对数据内部的噪声不敏感.实验结果表明了所提算法在性能和训练时间上取得了良好的效果.
模糊支持向量机、一类分类、简约凸壳、噪声数据
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61472343,61806026;江苏省自然科学基金BK20180956;院创新团队项目YB201813101005
2019-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
1708-1716
