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题名基于混合多样性生成与修剪的集成单类分类算法
被引量：9
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作者
刘家辰
苗启广
曹莹
宋建锋
权义宁
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机构
西安电子科技大学计算机学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期386-393,共8页
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基金
国家自然科学基金(61272280
41271447
+7 种基金
61272195)
教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-12-0919)
中央高校基本科研业务费专项资金(K5051203020
K5051303016
K5051303018
BDY081422
K50513100006)
西安市科技局项目(CXY1341(6))资助课题
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文摘
针对传统集成学习方法直接应用于单类分类器效果不理想的问题,该文首先证明了集成学习方法能够提升单类分类器的性能,同时证明了若基分类器集不经选择会导致集成后性能下降;接着指出了经典集成方法直接应用于单类分类器集成时存在基分类器多样性严重不足的问题,并提出了一种能够提高多样性的基单类分类器混合生成策略;最后从集成损失构成的角度拆分集成单类分类器的损失函数,针对性地构造了集成单类分类器修剪策略并提出一种基于混合多样性生成和修剪的单类分类器集成算法,简称为PHD-EOC。在UCI标准数据集和恶意程序行为检测数据集上的实验结果表明,PHD-EOC算法兼顾多样性与单类分类性能,在各种单类分类器评价指标上均较经典集成学习方法有更好的表现,并降低了决策阶段的时间复杂度。
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关键词
机器学习
单类分类
集成单类分类
分类器多样性
集成修剪
集成学习
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Keywords
Machine learning
One-class classifier
Ensemble One-class Classifier（EOC）
Classifier diversity
Ensemble pruning
Ensemble learning
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于单类集成分类器的JPEG通用隐写分析
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作者
李薇
张舒
祁锐
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机构
海军工程大学理学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2016年第12期36-40,共5页
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基金
国家自然科学基金(61074191)
海军工程大学自然科学基金资助项目(H JG SK 2014G 120)
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文摘
针对JPEG图像通用隐写检测问题,提出了一种基于单类集成分类器的新方法。算法提取图像DCT块内、块间和小波层内、层间的共生特征以及小波子带系数的直方图特征对图像进行描述,并计算检测图像及其原始估计图像所提共生矩阵和直方图分布的对称交互熵作为隐写分析特征;然后,随机构造若干个特征子空间,利用bootstrap方法构造载体图像训练子集,分别进行单类训练得到数个基分类器;最后,将基分类器的分类结果按多数投票法进行融合作为单类集成分类器的分类结果。实验结果表明,单类集成分类器能显著提高算法的检测效果,而且,本方法相比基于多超球面OC-SVM分类器的单类隐写分析方法,具有更高检测率。
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关键词
隐写分析
共生矩阵
对称交互熵
单类集成分类器
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Keywords
steganalysis
co-occurrence matrix
symmetrical cross entropy
one-class ensemble classifier
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名矿井通风系统智能故障诊断MC-OCSVM模型
被引量：8
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作者
沈志远
杨镇隆
焦莉
赵丹
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机构
沈阳建筑大学土木工程学院
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
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出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3126-3132,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(52374202)。
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文摘
为解决矿井通风系统故障分支判识不准确的问题,引入单分类算法,构建了多个单分类支持向量机(One-Class Support Vector Machines, OCSVM)集成的通风系统故障诊断模型。模型采用统一超参数并设计了尺度统一公式以实现多个输出尺度的统一,将通风系统故障诊断问题转变为最大决策距离问题,建立仅需正常样本参与训练的通风系统故障诊断半监督学习模型,实现对矿井监测风速数据的有效利用。进行了KEEL公开数据集和东山煤矿生产矿井实例试验,结果表明,单分类集成模型能够解决多分类问题,与其他单分类集成模型相比,单分类支持向量机集成(Multi-Class One-Class SVM,MC-OCSVM)模型具有最佳的泛化性,所提模型能够快速准确地识别通风系统故障分支,故障诊断准确率达93.2%,单次故障诊断时间为1.2 s,具有较强的鲁棒性。研究工作是实现矿井通风智能化的基础,为通风系统故障诊断提供技术支撑。
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关键词
安全工程
矿井通风
智能算法
故障诊断
单分类集成
单分类支持向量机(OCSVM)
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Keywords
safety engineering
mine ventilation
intelligent algorithm
fault diagnosis
one-class classification integration
One-Class Support Vector Machines(OCSVM)
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分类号
X936
[环境科学与工程—安全科学]
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