【摘 要】
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针对SVDD处理大数据样本时存在时间复杂度较大的问题,提出一种随机蚕食快速增量式支持向量域数据描述(RGInc-SVDD)算法.RGInc-SVDD首先利用随机抽样定理将样本训练集分割为多
【机 构】
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东南融通(中国)系统工程有限公司博士后科研工作站,解放军信息工程大学信息与通信工程博士后流动站,厦门大学自动化系,解放军信息工程大学NDSC研究中心,
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针对SVDD处理大数据样本时存在时间复杂度较大的问题,提出一种随机蚕食快速增量式支持向量域数据描述(RGInc-SVDD)算法.RGInc-SVDD首先利用随机抽样定理将样本训练集分割为多个子集,然后将其中一子集用于建模Inc-SVDDi分类器,最后利用迭代蚕食算法合并增长Inc-SVDDi分类器,以生成整个训练集的SVDD分类器.RGInc-SVDD算法使得SVDD的时间复杂度从O(N3)降到O(N2r/Gn2).实验结果验证了RGInc-SVDD算法的正确性和有效性.
In order to solve the problem of large time complexity when processing big data samples by SVDD, this paper proposes an RGInc-SVDD algorithm which is based on randomly growing fast incremental support vector data (RGInc-SVDD) .RGInc-SVDD first uses the random sampling theorem to divide the sample training set And then use a subset of them to model Inc-SVDDi classifier.At last, the Inc-SVDDi classifier is combined with an Inc-SVDDi classifier to generate the entire training set SVDD classifier.RGInc-SVDD algorithm makes SVDD The time complexity decreases from O (N3) to O (N2r / Gn2). The experimental results verify the correctness and validity of the RGInc-SVDD algorithm.
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