单类分类器相关论文
单类分类器是不同于传统模式识别的一种机器学习方法，传统模式识别方法一般需要多个类别的样本(至少两个)，而在有些场合中，几乎无法获......
异常检测在机器学习和模式识别领域可以看作是单类分类问题，单类分类器仅需使用正常数据进行训练，但是可以将待测样本分类为正常数据......
单类分类器作为一种概念学习方法，旨在描述目标数据，因而区别于两类分类器，成为分类器设计中的一个新分支，受到众多学者的关注和重视。......
单类支持向量机被认为是最常用的单类分类器。与传统的单类支持向量机相比,最小二乘单类支持向量机(least squares one-class supp......
无人机巡检已成为保证电网稳定运行的重要手段。针对巡检图像的自动化判读,提出基于深度学习的电网多部件缺陷检测与识别方法。将......
由于缺少对数据结构信息的考虑,现有的域描述型单类分类器得到的支撑面往往是次优解。因此,以支持向量数据描述（SVDD）算法为基础,通......
针对单类分类器设计中的密度方法，采用以任务为导向的设计思想，通过人为指定核密度估计的密度函数上界，增强了边界低密度区域数据敏感......
提出了一种基于SVDD的半监督入侵检测算法.该算法利用少量有标记正常网络数据建立两个SVDD分类器,通过相互学习来挖掘未标记数据中......
为了提高人工免疫中检测器生成算法的有效性，需要设计一种对“自己”进行有效描述的算法．本文给出了一种基于支持向量描述（SVDD）的人工......
在传统的网络安全审计系统中,需要由专家定义攻击特征来检测异常活动.由于攻击数据难以获取,往往只能得到正常用户的系统调用审计......
在基于支持向量数据描述（suppoflvectordomaindescription，SVDD）的模拟电路故障诊断中，故障样本易陷入多个球体的交叉区域产生误诊。为......
使用系统调用序列的异常检测系统对于模拟正常用户的攻击行为有较好的检测效果.传统的算法主要关注切分的长度,却忽略了各个系统调......
现有基于超平面的单类分类器，包括one—class SVM（0CSVM）和马氏one—class SVM（MOCSVM），由于未考虑数据的结构信息或粒度较粗，寻找的超平......
设计了基于写相关支持向量描述的安全审计模型来实现一个新的单类分类器,对系统调用中"写性质"子集进行监视和分析,并以此训练单类......
实木木材是基本的木材工业产品,不同木材具有不同的特性参数(例如木材树种、密度、强度、含水率、表面粗糙度等),导致木材的用途、......
基于主机系统执行迹的异常检测系统可以检测类似U2R和R2L这两类攻击。由于攻击数据难以获取，往往只能得到正常的系统调用执行迹数据......
由于攻击数据难以获取,往往只能得到一类数据,即正常网络数据,这也是模式识别领域的单类问题(one-class)要解决的问题.本文改造了......
针对现有基于超平面的单类分类器未同时考虑目标数据全局与局部信息的不足,通过在单类支持向量机One-C lass SVM(OCSVM)算法中加入......
单类分类器是当前模式识别领域的一个研究热点。带野值的单类分类器是在单类分类器的基础上，通过引入少量珍贵的异常样本（野值），以加强......
以统计学习理论为背景,以核方法为基础的两类典型单类分类算法:单类支持向量机(OCSVM)和支持向量数据域描述(SVDD),均以降低VC维为......
本文结合中科院知识创新工程重大项目，针对智能传感器侦察网络中的地面目标识别问题展开研究工作。研究对象主要是利用被动式声(阵......
审计是入侵检测的基础，为入侵检测提供必要的分析数据．在传统的网络安全审计与入侵检测系统中，需要由人工来定义攻击特征以发现异常活......
传统使用系统调用序列的异常检测算法主要关注切分的长度,忽略了各个系统调用序列的发生频率对整个检测结果的重要性。该文提出一......
针对单类数据的分类问题，提出一种基于支持向量数据描述（SVDD）的分类算法。该算法利用SVDD获得包含单类数据的最小球形边界，通过该边界......
针对JPEG隐写术检测问题，提出一种基于DCT系数分布模型的通用隐写分析方法。根据DCT系数统计分布规律，建立双参数对称α稳态模型，并将......
模拟电路故障诊断是一项令人瞩目的研究课题,多年来一直被认为是电路理论中的一个重要研究方向。现代化大规模集成电路技术的迅速......
为了提高基于支持域的单类分类器识别率，提出将局部密度加入到分类器设计当中。在Campbell等的LP算法基础上，通过k近邻方法对每个样......
随着社交网络功能逐渐完善,社交网络用户数量呈现连年增加趋势,用户可以使用不同的社交网络实现不同的需求。不同的社交网络具有不......
已有单类分类算法通常采用欧氏测度描述样本问相似关系，然而欧氏测度有时难以较好地反映一些数据集样本的内在分布结构，为此提出一种......
随着网络的广泛应用，特别是政府信息和军事数据在网络上的传输给网络安全提出了很高的要求。网络攻击方法层出不穷，入侵手段也不断更......
为了保证对高速公路绿色通道车辆进行快速、高效的计算机检测,本文提出了一种基于多特征融合的绿色通道车辆检测判定方法 PGM-OCSV......
通过对可视化技术的分析,设计了单类分类器的可视化方法,将单分类异常检测算法过程在二维空间表述出来。通过对国际标准数据集进行......
半监督学习是一种利用有标记样本和无标记样本进行学习的新的机器学习方法。针对单分类中只有目标类标记样本和大量无标记样本的情......
提出一种结合单类学习器和集成学习优点的Ensembleone-class半监督学习算法.该算法首先为少量有标识数据中的两类数据分别建立两个......
