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提出了一种基于支持向量数据描述的异常值检测方法,该方法在检测异常值方面具有快速形象、通用性强、可有效处理小样本数据等优点。实验结果证明当在训练样本中加入异常值时,训练得到的模型具有很高的正常数据识别率和异常数据识别率,因此,该方法用于异常值的检测是完全可行的。
基于SVDD的变形监测数据可靠性分析研究
【摘 要】
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提出了一种基于支持向量数据描述的异常值检测方法,该方法在检测异常值方面具有快速形象、通用性强、可有效处理小样本数据等优点。实验结果证明当在训练样本中加入异常值时,训练得到的模型具有很高的正常数据识别率和异常数据识别率,因此,该方法用于异常值的检测是完全可行的。
【机 构】
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河海大学地球科学与工程学院
【出 处】
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北京测绘
【发表日期】
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2012年01期
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