基于支持向量域描述的多故障诊断动态模型 被引量：12

1

作者 张庆 徐光华 +1 位作者 王晶 梁霖 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期593-597,共5页

为了提高多故障诊断中对新故障类别和新故障数据的适应性,提出了一种新的多故障诊断动态模型．该模型采用支持向量域描述算法(SVDD)对多类故障进行单独训练,建立独立而封闭的特征空间,满足故障类别的动态增加需要,并采用样本与各特征空... 为了提高多故障诊断中对新故障类别和新故障数据的适应性,提出了一种新的多故障诊断动态模型．该模型采用支持向量域描述算法(SVDD)对多类故障进行单独训练,建立独立而封闭的特征空间,满足故障类别的动态增加需要,并采用样本与各特征空间的相对距离进行了多故障的混合识别．应用在线SVDD算法,在已有的故障特征分布信息基础上,通过更新操作,学习新数据信息,从而实现了故障模式的动态调整．通过仿真和机械故障实例数据的检验,表明该模型能够动态地提取多类故障的特征信息,改善诊断学习过程的适应性． 展开更多

关键词 动态模型 多故障诊断 支持向量域描述

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一种约减支持向量域描述算法RSVDD 被引量：5

2

作者 梁锦锦 刘三阳 吴德 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期927-931,共5页

为加快支持向量域描述(SVDD)的训练速度,提出基于约减集的约简支持向量域描述算法RSVDD.由于描述边界仅由支持向量决定,且支持向量多分布在描述边缘附近,该算法采用每个样本到中心的距离作为支持向量的一种可能性度量,选取距离较大的部... 为加快支持向量域描述(SVDD)的训练速度,提出基于约减集的约简支持向量域描述算法RSVDD.由于描述边界仅由支持向量决定,且支持向量多分布在描述边缘附近,该算法采用每个样本到中心的距离作为支持向量的一种可能性度量,选取距离较大的部分样本作为约减集参与SVDD训练.人造数据和基准集数据上的仿真实验表明了RSVDD的有效性和优越性,保证了目标类和奇异值类的分类精度,缩减了训练规模和训练时间. 展开更多

关键词 支持向量域描述 约减集 中心距离 支持向量

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基于支持向量域描述的学习分类器 被引量：3

3

作者 陆从德 张太镒 +1 位作者 李灿平 张伟 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2005年第11期75-78,81,共5页

文章在分析支持向量域描述的基础上发展了一类基于描述的学习分类器。该算法在训练时通过在高维特征空间中求取所描述的训练样本的超球体边界,然后通过该边界对样本数据进行分类。文章所获得的学习算法和支持向量机(SVM)和序列最小优化(... 文章在分析支持向量域描述的基础上发展了一类基于描述的学习分类器。该算法在训练时通过在高维特征空间中求取所描述的训练样本的超球体边界,然后通过该边界对样本数据进行分类。文章所获得的学习算法和支持向量机(SVM)和序列最小优化(SMO)算法相比,不仅降低了样本的采集代价,而且在训练速度上有了很大提高。在CBCL人脸库和USPS手写数字识别的实验中,给出了该算法和SVM、SOM算法的实验对比结果,说明了该学习算法的有效性。 展开更多

关键词 支持向量域描述 学习分类器 支持向量机 序列最小优化

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基于支持向量域描述的雷达地面目标鉴别技术 被引量：1

4

作者 李龙 《火控雷达技术》 2021年第1期15-19,25,共6页

在高分辨一维距离像目标识别中,有效的对库内目标特征空间进行描述,并且对库外目标进行鉴别是一个关键问题。本文提出了一种基于非均匀特征向量分布的目标鉴别器设计方法,该方法利用训练特征空间的协方差分布情况,选择库内协方差较小,... 在高分辨一维距离像目标识别中,有效的对库内目标特征空间进行描述,并且对库外目标进行鉴别是一个关键问题。本文提出了一种基于非均匀特征向量分布的目标鉴别器设计方法,该方法利用训练特征空间的协方差分布情况,选择库内协方差较小,即样本密度较大的区域进行细致描述,有效克服了训练样本分布非均匀造成的特征空间描述偏差,进而保证对库内目标的有限判断与库外目标的有效剔除,从而提升目标识别系统的总体性能,最后利用仿真与实测数据相结合的方式对该方法的性能进行了验证。 展开更多

关键词 雷达 高分辨一维距离像 目标识别 支持向量域描述

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空间支持向量域分类器 被引量：8

5

作者 梁锦锦 刘三阳 吴德 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1080-1083,1088,共5页

构造了一种空间支持向量域分类器(SSVDC).在训练阶段分别对正负两类样本进行支持向量域描述,根据描述边界将数据空间划分为互不相交区域,并设定相应的分类准则.在测试阶段,分别计算待识别样本与两个最小包围超球球心的距离,根据其与超... 构造了一种空间支持向量域分类器(SSVDC).在训练阶段分别对正负两类样本进行支持向量域描述,根据描述边界将数据空间划分为互不相交区域,并设定相应的分类准则.在测试阶段,分别计算待识别样本与两个最小包围超球球心的距离,根据其与超球半径的大小关系确定待识别样本所处区域,并采取相应分类准则完成分类.UCI数据集上的多个数值实验表明,与支持向量机(SVM),支持向量域分类器(SVDC)相比,SSVDC具有好的鲁棒性,训练时间可缩短为SVM的20.6%,分类精度比SVDC提高45.9%. 展开更多

关键词 空间支持向量域分类器 支持向量域描述 描述边界 区域 鲁棒性 模式识别

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支持向量域多分类器 被引量：6

6

作者 吴德 刘三阳 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期87-91,共5页

为解决多分类支持向量机计算量大、训练时间长的问题,构造了支持向量域多分类器(MS-VDC).在训练阶段,运用支持向量域描述求得各类样本的最小包围超球,进而将数据空间划分为不同区域;在测试阶段,计算待识别样本与最小包围超球球心的距离... 为解决多分类支持向量机计算量大、训练时间长的问题,构造了支持向量域多分类器(MS-VDC).在训练阶段,运用支持向量域描述求得各类样本的最小包围超球,进而将数据空间划分为不同区域;在测试阶段,计算待识别样本与最小包围超球球心的距离,并判断其空间位置;对超球重叠以及超球外区域的样本,定义一种相对类距离,判断样本归属该值较小的类.MSVDC避免了重复利用训练样本,降低了内存占用并提高了计算效率.数值实验结果表明:MSVDC具有好的鲁棒性,分类精度可高达98.89%,分别比一对多和一对一算法高4.51%和1.24%,训练时间分别为一对多和一对一算法的18.06%和55.41%. 展开更多

关键词 多分类器 支持向量域描述 最小包围超球 相对类距离 空间位置

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基于迭代顺序滤波子空间约束的可拒识-支持向量机微钙化点检测 被引量：4

7

作者 胡正平 吴燕 张晔 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期312-316,共5页

为提高钙化点检测速度,克服微钙化点检测中假阳性高的缺点,本文构造了一种迭代顺序滤波子空间约束的可拒识-支持向量机分类器用于钙化点检测.训练时利用迭代顺序滤波检测作为钙化点的粗检测算子,然后在其约束的子空间内收集非钙化点训... 为提高钙化点检测速度,克服微钙化点检测中假阳性高的缺点,本文构造了一种迭代顺序滤波子空间约束的可拒识-支持向量机分类器用于钙化点检测.训练时利用迭代顺序滤波检测作为钙化点的粗检测算子,然后在其约束的子空间内收集非钙化点训练样本.对于输入模式,首先利用基于最大软间隔超平面的支持向量分类器(SVC)进行分类判决;然后对真实的钙化点样本特征空间求取最小的包含球形边界,得到钙化点样本的球形支持向量域表示(SVDD).对于输入模式即可利用钙化点的支持向量域表示进行拒识或接受处理.仿真实验结果表明,本文提出的算法在不影响微钙化点的检出率的情况下,大大提高了检测速度,部分解决了假阳性高的问题. 展开更多

关键词 支持向量分类器 微钙化点检测 支持向量域描述 拒识性能 迭代顺序滤波

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带拒识能力的双层支持向量模型分类器 被引量：3

8

作者 胡正平 张晔 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期1200-1203,共4页

本文构造了一种带拒识能力的双层支持向量模型分类器.在训练学习过程中,首先对各类样本特征空间求取最小的包含球形边界,得到各类样本的球形支持向量域表示.这样对于输入的非目标样本即可利用各类的支持向量域进行拒识或接受处理;然后... 本文构造了一种带拒识能力的双层支持向量模型分类器.在训练学习过程中,首先对各类样本特征空间求取最小的包含球形边界,得到各类样本的球形支持向量域表示.这样对于输入的非目标样本即可利用各类的支持向量域进行拒识或接受处理;然后针对接受的样本再利用基于超平面分割的SVM训练器进行分类判决.无论是在第一层求取边界的优化问题中,还是在第二层的分类超平面优化过程中,都采用相乘性更新迭代规则直接求解,优化速度与最小二乘支持向量机(LS-SVM)相当.仿真实验表明本文提出的通过引入拒绝层和判决层的新支持向量模型策略是合理可行的,在实际模式识别领域具有广阔的应用前景. 展开更多

关键词 支持向量分类器 核函数 支持向量域描述 拒识性能

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基于多目标蚁群优化的单类支持向量机相似重复记录检测 被引量：12

9

作者 吕国俊 曹建军 +3 位作者 郑奇斌 常宸 翁年凤 彭琮 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期324-331,共8页

为解决数据源中相似重复记录样本稀少问题,提出一种基于多目标蚁群优化的单类支持向量机相似重复记录分类检测方法。根据记录对中2条记录是否相似,将相似重复记录检测建模为二分类问题,用单类支持向量机进行分类,并且只用不相似重复记... 为解决数据源中相似重复记录样本稀少问题,提出一种基于多目标蚁群优化的单类支持向量机相似重复记录分类检测方法。根据记录对中2条记录是否相似,将相似重复记录检测建模为二分类问题,用单类支持向量机进行分类,并且只用不相似重复记录样本对进行训练;选择合适的属性相似度函数计算记录对之间的相似特征向量,将其作为单类支持向量机分类器的输入进行二分类检测;建立以查准率、查全率、特征数量综合最优为目标的多目标特征选择模型,结合训练样本为单类样本的特点,将启发式因子定义为类内散度最小化约束,设计了求解模型的多目标蚁群算法。通过将单类支持向量机算法和支持向量域描述算法、传统二分类支持向量机算法进行对比,结果验证了单类支持向量机算法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 数据清洗 相似重复记录检测 多目标蚁群算法 特征选择 单类支持向量机 支持向量域描述

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模糊支持向量机的非直达波抑制算法 被引量：1

10

作者 万群 王伟 +1 位作者 黄际彦 宋玉梅 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期803-806,共4页

针对支持向量机中由于噪声和野值带来的过拟合问题,提出了基于模糊最小二乘支持向量机(fuzzy LS-SVM)的抑制非直达波的移动定位方法。利用一种基于支持向量数据域描述的模糊隶属度函数模型,根据样本到特征空间最小包含超球球心的距离来... 针对支持向量机中由于噪声和野值带来的过拟合问题,提出了基于模糊最小二乘支持向量机(fuzzy LS-SVM)的抑制非直达波的移动定位方法。利用一种基于支持向量数据域描述的模糊隶属度函数模型,根据样本到特征空间最小包含超球球心的距离来确定模糊隶属度。仿真结果表明了该方法的稳健性,提高了LS-SVM的抗噪声能力。 展开更多

关键词 模糊隶属度 最小二乘支持向量机 非直达波定位 支持向量机数据域描述

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提高雷达HRRP目标识别和拒判性能的核学习算法 被引量：2

11

作者 柴晶 刘宏伟 保铮 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期793-800,共8页

雷达高分辨距离像（HRRP）数据具有明显的多模分布特性．在雷达HRRP识别和拒判中，采用单个高斯核很难准确地描述HRRP数据的多模分布．针对该问题，将单个高斯核扩展到多个高斯核线性组合的形式，并将该组合形式应用到支持向量域描述（s... 雷达高分辨距离像（HRRP）数据具有明显的多模分布特性．在雷达HRRP识别和拒判中，采用单个高斯核很难准确地描述HRRP数据的多模分布．针对该问题，将单个高斯核扩展到多个高斯核线性组合的形式，并将该组合形式应用到支持向量域描述（sVDD）中来处理识别和拒判问题,根据对组合系数自由度的不同限制，扩展后的多核支持向量域描述（Multi-kernel SVDD）方法可以分别表述为不同的凸优化形式：二阶锥规划（SOCP）和半正定规划（sDP），它们都可以收敛到全局最优解．新方法采用了更加复杂的核函数形式，能够更加灵活地描述HRRP数据在高维特征空间的多模分布，从而提高雷达HRRP的识别和拒判性能．仿真实验结果显示该方法的损失值仅为单核SVDD的88．6％～93．2％． 展开更多

关键词 高分辨距离像 多模分布 识别 拒判 支持向量域描述 多核支持向量域描述 凸优化

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一种分离超平面的确定方法 被引量：1

12

作者 刘万里 刘三阳 薛贞霞 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第6期546-551,共6页

针对两类分类问题中使用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)训练时间长和支持向量域分类器(Support Vector Domain Classifier,SVDC)精度不高的问题,建立一种基于支持向量域描述(Support Vector Domain Description,SVDD)的分离... 针对两类分类问题中使用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)训练时间长和支持向量域分类器(Support Vector Domain Classifier,SVDC)精度不高的问题,建立一种基于支持向量域描述(Support Vector Domain Description,SVDD)的分离超平面,尝试将SVDD与SVM结合.首先使两类的错误率上界相等,用来设定参数C1,C2的值;然后分别对每类样本应用SVDD算法进行描述,以求取两个超球形边界向量;最后以两个超球球心到分离超平面的距离和最大为准则,推导出两球球心之差为分离超平面的法向量,再用样本容量和两球半径所提供的信息,确定出分离超平面的阈值,建立一个分离超平面.实验数据表明:提出的算法与SVDC相比,分类的错分率显著减少;与标准的SVM相比,不仅错分率有所减少,而且训练时间也减少很多. 展开更多

关键词 支持向量域描述 分离超平面 支持向量机 支持向量域分类器 支持向量域描述机

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基于SVDD与距离测度的齿轮泵故障诊断方法研究 被引量：9

13

作者 王涛 李艾华 +1 位作者 王旭平 蔡艳平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期62-65,共4页

提出基于支持向量域描述与距离测度的齿轮泵故障诊断方法。对齿轮泵各种工况下振动信号进行小波包分解,提取各频带能量百分比作为特征向量;利用正常工况下特征向量训练SVDD超球模型,通过定义绝对距离测度检测齿轮泵状态是否出现异常;针... 提出基于支持向量域描述与距离测度的齿轮泵故障诊断方法。对齿轮泵各种工况下振动信号进行小波包分解,提取各频带能量百分比作为特征向量;利用正常工况下特征向量训练SVDD超球模型,通过定义绝对距离测度检测齿轮泵状态是否出现异常;针对每种工况的特征向量单独训练SVDD超球模型,通过定义相对距离测度准确定位齿轮泵的不同故障工况。试验结果表明,采用小波包频带能量可降低数据维数,能有效浓缩故障信息;基于绝对距离测度与相对距离测度的SVDD故障诊断方法既能检测异常状态,亦能区分各种故障工况,可实现状态监测与故障分类识别目的。 展开更多

关键词 小波包分解 支持向量域描述 距离测度 齿轮泵 故障诊断

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一种提高雷达HRRP识别和拒判性能的新方法 被引量：5

14

作者 柴晶 刘宏伟 保铮 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期233-239,共7页

在支持向量域描述的基础上,提出了多核支持向量域描述.针对支持向量域描述核函数形式过于简单的缺点,将支持向量域描述由单个高斯核扩展为多个高斯核线性组合的形式.扩展后的多核支持向量域描述方法可以表述为半正定规划问题,因此可以... 在支持向量域描述的基础上,提出了多核支持向量域描述.针对支持向量域描述核函数形式过于简单的缺点,将支持向量域描述由单个高斯核扩展为多个高斯核线性组合的形式.扩展后的多核支持向量域描述方法可以表述为半正定规划问题,因此可以收敛到全局最优解.新方法采用了更加复杂的核函数形式,能够更加灵活地描述训练样本在高维特征空间的边界分布情况,从而获得了比支持向量域描述更高的识别率和更低的虚警率. 展开更多

关键词 识别 拒判 多核支持向量域描述 半正定规划 全局最优解

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信息安全风险评估模型SVRAMIS 被引量：6

15

作者 吴德 刘三阳 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期44-47,154,共5页

针对信息安全风险评估存在风险等级划分不准确和评估时间较长的问题,提出了一种基于支持向量域描述的信息安全风险评估模型.首先,运用支持向量域描述求得各类信息安全样本的最小包围超球,并通过描述边界对样本进行划分;其次,根据超球球... 针对信息安全风险评估存在风险等级划分不准确和评估时间较长的问题,提出了一种基于支持向量域描述的信息安全风险评估模型.首先,运用支持向量域描述求得各类信息安全样本的最小包围超球,并通过描述边界对样本进行划分;其次,根据超球球心、半径与样本提供的信息,判断待测样本的空间位置,并实现相应的判别准则.信息安全数据上的数值试验表明,对不同的核函数,该模型均能具有较高的训练、较高的测试精度以及较短的训练时间. 展开更多

关键词 信息安全 风险评估 支持向量域描述 最小包围超球 空间位置

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群决策中基于SVDD的专家权重的评价方法 被引量：2

16

作者 刘万里 王金艳 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2009年第4期807-810,共4页

针对群决策中专家权重的评价问题,提出一种基于支持向量域描述(SVDD)的确定方法.利用生成树的方法把判断矩阵进行一致性剖分,利用支持向量域描述的方法排除干扰信息,找出群体公共信息,并引入群体相容性、群体信息贡献率等概念及其判断方... 针对群决策中专家权重的评价问题,提出一种基于支持向量域描述(SVDD)的确定方法.利用生成树的方法把判断矩阵进行一致性剖分,利用支持向量域描述的方法排除干扰信息,找出群体公共信息,并引入群体相容性、群体信息贡献率等概念及其判断方法;给出不同专家的群体信息贡献率的计算方法,确定出每位专家的评价权重,并通过示例验证了该方法的可行性和有效性.该方法能消除片面的影响,抓住关键信息,对专家的权重能比较客观地评价. 展开更多

关键词 群决策 生成树 相容性 支持向量域描述 权重

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基于大数据的电力信息网络流量异常检测机制 被引量：39

17

作者 姜红红 张涛 +3 位作者 赵新建 钱欣 赵天成 高莉莎 《电信科学》 北大核心 2017年第3期134-141,共8页

随着智能电网建设的加强,电力信息网络及其承载的业务系统得到迅猛发展,网络业务流量的检测和预警具有重要的安全意义。针对目前电力信息网络缺乏处理流量异常问题的有效技术手段,提出了一种基于大数据的电力信息网络流量异常检测机制,... 随着智能电网建设的加强,电力信息网络及其承载的业务系统得到迅猛发展,网络业务流量的检测和预警具有重要的安全意义。针对目前电力信息网络缺乏处理流量异常问题的有效技术手段,提出了一种基于大数据的电力信息网络流量异常检测机制,并通过对改进的局部异常因子(M-LOF)和支持向量域数据描述(SVDD)两种常用异常检测算法的对比分析,总结出适合电力信息网络的流量异常检测方法 。 展开更多

关键词 电力信息网络 流量异常检测 局部异常因子 支持向量域数据描述

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基于密度敏感最大软间隔SVDD不均衡数据分类算法 被引量：6

18

作者 陶新民 李晨曦 +3 位作者 沈微 常瑞 王若彤 刘艳超 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2725-2732,共8页

为了提高传统支持向量域描述(C-SVDD)算法处理不均衡数据集的分类能力,提出一种基于密度敏感最大软间隔支持向量域描述(DSMSM-SVDD)算法.该算法通过对多数类样本引入相对密度来体现训练样本原始空间分布对求解最优分类界面的影响,通过... 为了提高传统支持向量域描述(C-SVDD)算法处理不均衡数据集的分类能力,提出一种基于密度敏感最大软间隔支持向量域描述(DSMSM-SVDD)算法.该算法通过对多数类样本引入相对密度来体现训练样本原始空间分布对求解最优分类界面的影响,通过在目标函数中增加最大软间隔正则项,使C-SVDD的分类边界向少数类偏移,进而提高算法分类性能.算法首先对每个多数类样本计算相对密度来反映样本的重要性,然后将训练样本输入到DSMSM-SVDD中实现数据分类.实验部分,讨论了算法参数间的关系及其对算法分类性能的影响,给出算法参数取值建议.最后通过与C-SVDD的对比实验,表明本文建议的算法在不均衡数据情况下的分类性能优于C-SVDD算法. 展开更多

关键词 支持向量域数据描述 不均衡数据 相对密度

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基于核的单类分类器研究 被引量：8

19

作者 冯爱民 陈松灿 《南京师范大学学报（工程技术版）》 CAS 2008年第4期1-6,共6页

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维为目标,其中前者通过寻找一个远离原点的超平面,使目标数据所在的正半空间尽量最小;而后者通过寻找一个包... 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维为目标,其中前者通过寻找一个远离原点的超平面,使目标数据所在的正半空间尽量最小;而后者通过寻找一个包含大部分目标数据的最小超球,实现体积最小化.围绕上述两算法,已有大量改进形式出现.本文以此为主线,分别从模型构建、模型改进和数据预处理的角度,进行了回顾和阐述,并对各算法的特点给出了相应的总结. 展开更多

关键词 核方法 单类分类器 单类支持向量机 支持向量数据域描述

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遥感图像分类的多核SVDD算法

20

作者 陈赛英 何建农 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第1期36-40,共5页

将K型核函数和指数径向基核函数分别与径向基核函数组合成多核函数,并利用其构造出性能更加优越的支持向量域描述(SVDD)算法.将提取的遥感图像各波段光谱特征组成特征向量,分别用基于径向基核函数和多核函数的SVDD算法进行遥感图像分类... 将K型核函数和指数径向基核函数分别与径向基核函数组合成多核函数,并利用其构造出性能更加优越的支持向量域描述(SVDD)算法.将提取的遥感图像各波段光谱特征组成特征向量,分别用基于径向基核函数和多核函数的SVDD算法进行遥感图像分类.仿真实验结果表明:改进核函数的SVDD分类算法提高了分类精度,缩短了训练时间. 展开更多

关键词 遥感图像 分类 支持向量域描述 K型核函数 指数径向基核函数

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