【摘 要】
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针对传统的支持向量数据描述（ SVDD）因未考虑数据构成的多模态性和局部分布的非同一性,难以获取目标数据的优化决策边界,所建立的数学模型难以正确反映建模对象的时空变化规律
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,湖南第一师范学院信息科学与工程系,湖南科技大学信息与电气工程学院
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针对传统的支持向量数据描述（ SVDD）因未考虑数据构成的多模态性和局部分布的非同一性,难以获取目标数据的优化决策边界,所建立的数学模型难以正确反映建模对象的时空变化规律的问题,提出一种基于局部优化边界的支持向量数据描述（ LOB-SVDD）方法。通过求取局部数据样本的分散程度获取支持向量机算法中折衷参数的局部调整系数,以此优化求解决策边界函数,由此可实现数据分类、离群点检测和数据建模等。利用UCI 数据集和人工双模态数据集进行的仿真表明,与传统方法相比,LOB-SVDD可获得更优的决策边界,作为分类器有
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