【摘 要】
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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熵的惩罚度以对相应的样本进行惩罚。在9个真实数据集上,将所提方法与SVDD、密度
【机 构】
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湖州师范学院信息工程学院,江南大学人工智能与计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772198),浙江省基础公益研究计划项目(LGN18F020002)。
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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熵的惩罚度以对相应的样本进行惩罚。在9个真实数据集上,将所提方法与SVDD、密度权的支持向量数据描述(DW-SVDD)、位置正则的支持向量数据描述(P-SVDD)、K最近邻(KNN)和
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