【摘 要】
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针对支持向量数据描述（SVDD）处理大规模样本时存在训练效率低的问题,提出了一种定向蚕食快速增量SVDD算法。首先随机抽取一定规模样本利用增量SVDD训练初始超球,并蚕食满足超球
【机 构】
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火箭军工程大学信息工程系,西安通信学院
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针对支持向量数据描述（SVDD）处理大规模样本时存在训练效率低的问题,提出了一种定向蚕食快速增量SVDD算法。首先随机抽取一定规模样本利用增量SVDD训练初始超球,并蚕食满足超球样本;然后每次选取距离上一超球最远的样本作为新增量样本,更新超球模型,使得增量SVDD的增长步长大于1;最后通过循环迭代,生成整个训练集的SVDD分类器。仿真和实例实验结果表明,与普通SVDD算法和增量SVDD算法相比,新算法在保证分类器性能的前提下,时间复杂度有了显著降低,模型训练效率也得到了进一步提高。
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