基于少量异常数据的最大间隔新奇检测方法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 1次 | 上传用户：cc_7722

【摘要】

：

传统的新奇检测算法往往仅利用占样本大多数的正常实例来构造分类器,少量的负类样本基本不能发挥作用。针对此问题,提出一种基于少量负类样本的最大间隔方法,其基本思想是:先构造一个超球面,让它包含尽可能多的正常实例,同时,球表面到正常实例之间的间隔越大越好,从而得到一个围绕正常实例的闭合而又紧贴异常实例的分类边界。建立这样的超球面,只需要解决一个凸的最优化问题,而这个最优化问题可以通过对传统支持向量机模型

【作者】

：

宋玉丹王士同

【机构】

：

江南大学数字媒体学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2011年06期

【关键词】

：

新奇检测最大间隔支持向量机最优化问题医疗诊断 novel detection maximum margin SVM optimization pr

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（60773206 60704047）

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