【摘 要】
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针对支持向量数据描述(SVDD)在训练学习时表现出的性能退化、鲁棒性差、分类间隔为零以及容易产生过学习等问题,提出一种双超球数据域描述(DSHDD)模型。在支持向量数据描述小
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针对支持向量数据描述(SVDD)在训练学习时表现出的性能退化、鲁棒性差、分类间隔为零以及容易产生过学习等问题,提出一种双超球数据域描述(DSHDD)模型。在支持向量数据描述小包围球的基础上,设计一个大包围球,通过双包围球将数据分割成正常区域、异常区域、拒绝区域。实验结果验证了提出方法的适应性和有效性。
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