【摘 要】
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为提高支持向量数据描述的训练精度,提出一种闭合超球面机。在训练阶段利用目标类样本构造最小包围超球,利用非目标类样本调整描述边界;在测试阶段计算待测样本与最小包围超
【机 构】
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西安石油大学理学院,陕西师范大学教育学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11801441),陕西省教育厅专项研究基金项目(18JK0623),西安石油大学专项科研基金项目(YS29032903)
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为提高支持向量数据描述的训练精度,提出一种闭合超球面机。在训练阶段利用目标类样本构造最小包围超球,利用非目标类样本调整描述边界;在测试阶段计算待测样本与最小包围超球球心的距离,根据其与超球半径的大小关系设计分类规则。不同规模和不同平衡度的数据集上的仿真结果表明,该算法分类精度高,训练时间短,将支持向量机和光滑支持向量机的运行时间降低为原来的17.17%和29.06%,将支持向量数据描述分类器的精度提高12.98%且具有较好的鲁棒性。
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