【摘 要】
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支持向量数据描述（support vector data description,SVDD）是一种具有单类数据描述能力的数据分类算法,因具有结构风险最小化的特性而受到广泛关注。SVDD的参数优化是影响其分
【机 构】
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西安热工研究院有限公司,西安交通大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61375055);新世纪优秀人才支持计划(NCET-12-0447);陕西省自然科学基金(2014JQ8365);华能集团科技项目(HNKJ13-H20-04)资助课题
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支持向量数据描述（support vector data description,SVDD）是一种具有单类数据描述能力的数据分类算法,因具有结构风险最小化的特性而受到广泛关注。SVDD的参数优化是影响其分类效果的关键问题,本文通过引入样本点的密度信息,提出了以界外密度最小化为目标的参数优化函数,避免了漏检率的计算问题,可充分利用训练数据的分布信息,提高数据描述能力,降低错分率。仿真实验和UCI标准数据库的对比验证表明,优化后的SVDD算法能够有效降低漏检率和错分率,提高算法性能。
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