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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位置正则的支持向量域描述在人脸识别中的应用研究

3

作者 熊昕 曾青松 《计算机应用与软件》 2017年第5期163-167,共5页

支持向量域描述是一种有效的一分类数据描述方法,能够有效地对单一类别的数据进行表达,并能有效地降低负样本的干扰。应用支持向量域描述方法,将人脸图像集合投影到高维特征空间构建描述特征空间中人脸图像的超球体,并定义两个超球体之... 支持向量域描述是一种有效的一分类数据描述方法,能够有效地对单一类别的数据进行表达,并能有效地降低负样本的干扰。应用支持向量域描述方法,将人脸图像集合投影到高维特征空间构建描述特征空间中人脸图像的超球体,并定义两个超球体之间的相似性度量,应用最近邻分类器进行分类。在基于集合的人脸识别应用标准数据库上测试了该方法,在Honda/UCSD、CMU Mobo和You Tube数据分别取得100%、97.55%和59.78%的识别率。实验结果表明,该方法是一种有效的基于图像集匹配的人脸识别方法。 展开更多

关键词 支持向量域描述 人脸识别 模式识别 集合匹配

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一种改进支持向量域数据描述方法及其应用 被引量：1

4

作者 罗键 庄进发 +2 位作者 李波 吴长庆 黄春庆 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期656-661,共6页

针对支持向量域数据描述中的核参数选择及其决策边界规整问题,提出一种新的改进算法.该算法根据支持向量域数据描述本身的特点,利用非高斯性来测量核空间样本接近球形区域分布的程度,并根据此测量结果来优化核参数.当核参数选定之后,核... 针对支持向量域数据描述中的核参数选择及其决策边界规整问题,提出一种新的改进算法.该算法根据支持向量域数据描述本身的特点,利用非高斯性来测量核空间样本接近球形区域分布的程度,并根据此测量结果来优化核参数.当核参数选定之后,核空间样本可能存在分布不均匀的现象,对此,该算法应用核主元分析来进行规整,即通过尺度变换来调整各主轴的长度,以获得一个更合理的球形分界面.最后通过标准数据集和TEP故障诊断仿真以验证该算法,仿真实验结果表明了该算法的有效性. 展开更多

关键词 支持向量域描述 核主元分析 非高斯性

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混沌分形特征与支持向量数据域描述辨识机械动态系统异常 被引量：4

5

作者 李兆飞 柴毅 任小洪 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期211-218,共8页

为了在微弱故障征兆出现时能通过正常状态对异常进行辨识,针对通常动态系统故障状态样本缺乏的单值分类问题,提出混沌分形特征组合及支持向量数据域描述(support vector data description,SVDD)的动态系统振动异常辨识方法。该方法采用... 为了在微弱故障征兆出现时能通过正常状态对异常进行辨识,针对通常动态系统故障状态样本缺乏的单值分类问题,提出混沌分形特征组合及支持向量数据域描述(support vector data description,SVDD)的动态系统振动异常辨识方法。该方法采用误诊和漏诊两种分类错误的SVDD接受者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,通过分析振动混沌分形特征,选取最大Lyapunov指数和关联维数的最优组合,进而建立正常状态样本单值SVDD分类器,并对可提高分类精度的试验验证法优选核函数参数进行了探讨。试验及测试表明,SVDD-ROC方法避免了传统特征选取对具体故障类型样本的依赖性,选取的特征组合对正常和故障样本有较好的自聚类性,SVDD方法仅需要正常状态样本就能辨识异常状态,并且对未知故障也有较好的异常辨识能力。该研究可为动态系统异常状态提供建模与检测的理论基础和设计依据,有效预防突发事故,节约维修成本,提高动态系统的利用率,保障其安全运行,有效降低成本。 展开更多

关键词 混沌理论 分形 动态系统 接受者操作特征 支持向量数据域描述 异常辨识

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基于支持向量域数据描述的快速学习算法 被引量：3

6

作者 赵英刚 陈奇 何钦铭 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z1期798-800,共3页

支持向量域数据描述(SVDD)是一种单值分类算法,用于将目标样本与其他非目标样本区分开来。本文引入数学中曲率的概念,根据分类边界线附近支持向量曲率的大小来对训练集进行约减;提出了一种约减型的支持向量域数据描述快速训练算法FSVDD... 支持向量域数据描述(SVDD)是一种单值分类算法,用于将目标样本与其他非目标样本区分开来。本文引入数学中曲率的概念,根据分类边界线附近支持向量曲率的大小来对训练集进行约减;提出了一种约减型的支持向量域数据描述快速训练算法FSVDD,该算法与传统SVDD相比减少了训练时所需的支持向量数目,因而训练时间极大减少,同时分类性能几乎不受大的影响,该算法在大规模训练样本学习中具有现实意义. 展开更多

关键词 支持向量域数据描述 支持向量机 快速学习

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空间支持向量域分类器 被引量：8

7

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：7

8

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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基于支持向量域的分离超平面 被引量：1

9

作者 刘万里 刘三阳 薛贞霞 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期748-751,共4页

为了提高支持向量机(support vector machines,SVM)和支持向量域分类器(support vector domainclassifier,SVDC)的精度,减少SVM的训练时间,建立一种分离超平面。该算法首先通过确定参数以减少每类的野点。然后分别对每类样本应用support... 为了提高支持向量机(support vector machines,SVM)和支持向量域分类器(support vector domainclassifier,SVDC)的精度,减少SVM的训练时间,建立一种分离超平面。该算法首先通过确定参数以减少每类的野点。然后分别对每类样本应用support vector domain description(SVDD)算法分别进行描述以求取两个超球的球心和边界向量;根据到这两个超球心的最大距离和为准则来确定出分类超平面的法向量。最后在两球相邻边界中间点建立一个分离超平面。该方法是从整体上考虑分类信息,是尝试SVDD和SVM的结合。实验结果表明,提出的算法与SVDC相比,精度有了显著提高;与SVM相比,不仅精度有所提高,而且训练速度随着样本容量的增大也有很大提高。 展开更多

关键词 支持向量域描述 分离超平面 支持向量机 分类器

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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

10

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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基于可信度的渐进直推式支持向量机算法 被引量：2

11

作者 薛贞霞 刘三阳 刘万里 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期806-811,共6页

针对渐进直推式支持向量机(Progressive transductive support vector machines,PTSVM)算法回溯式学习多,训练速度慢,学习性能不稳定的问题,提出一种基于可信度的渐进直推式支持向量机算法.该算法首先基于支持向量域描述(Support vector... 针对渐进直推式支持向量机(Progressive transductive support vector machines,PTSVM)算法回溯式学习多,训练速度慢,学习性能不稳定的问题,提出一种基于可信度的渐进直推式支持向量机算法.该算法首先基于支持向量域描述(Support vector domain description,SVDD)对无标签样本点赋予一定的可信度,根据可信度选择新标注的无标签的样本点;其次利用支持向量预选取方法减少训练集的规模,对当前所有有标签的样本点用支持向量机(Support vector ma-chines,SVM)训练,最后重复上述过程从而求出最终的分类超平面.实验结果表明,与PTSVM相比,该算法不仅能较大幅度的提高算法的速度,更重要的是在一般情况下能提高算法的精度. 展开更多

关键词 半监督学习 支持向量机 直推式学习 支持向量域描述

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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

12

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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基于快速可拒识-双层支持向量分类器的微钙化点的检测算法 被引量：1

13

作者 胡正平 张晔 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期446-450,共5页

为克服微钙化点检测中假阳性高的缺点,本文构造了一种带拒识能力的双层支持向量模型分类器用于钙化点检测。对于输入模式,首先利用基于最大间隔超平面的支持向量分类器(SVM)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包含球... 为克服微钙化点检测中假阳性高的缺点,本文构造了一种带拒识能力的双层支持向量模型分类器用于钙化点检测。对于输入模式,首先利用基于最大间隔超平面的支持向量分类器(SVM)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包含球形的边界,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;最后利用SVM与SVDD两个分类器的结果进行综合判决。无论是第一层的求取最优分类超平面,还是第二层的边界优化训练,都根据各个训练数据的类间最近邻距离进行排序操作,选择合适的训练样本子空间进行SVM和SVDD训练。仿真实验结果表明,本文提出的算法在不影响微钙化点检出率的情况下,可以部分解决钙化点检测中假阳性高的问题。 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

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保局性数据域描述单类分类器

14

作者 郑建炜 蒋一波 王万良 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第11期208-212,共5页

由于缺少对数据结构信息的考虑,现有的域描述型单类分类器得到的支撑面往往是次优解。因此,以支持向量数据描述(SVDD)算法为基础,通过一种简易的形式引入数据亲和因子以保持样本局部特性,提出保局性数据域描述分类器(LPDD),使成簇的数... 由于缺少对数据结构信息的考虑,现有的域描述型单类分类器得到的支撑面往往是次优解。因此,以支持向量数据描述(SVDD)算法为基础,通过一种简易的形式引入数据亲和因子以保持样本局部特性,提出保局性数据域描述分类器(LPDD),使成簇的数据作用被强化,而呈零星分布的数据影响力被削弱,引导分类支撑面自动靠近数据高密区而提高算法性能。此外,为适应大样本应用场合,采用序列最小优化算法进行模型参数调整。实验证明,所提算法无论在训练速率还是在分类性能上都优于SVDD。 展开更多

关键词 亲和因子 支持向量域描述 序列最小优化 单类分类器

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基于不平衡数据分类的一种平衡模糊支持向量机 被引量：6

15

作者 秦传东 刘三阳 张市芳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第6期188-190,212,共4页

鉴于不平衡数据集中类不平衡比较大的分类问题,利用样本点的特性建立类不平衡调节因子和模糊隶属度,提出了平衡模糊支持向量机。首先计算样本协方差矩阵,求得类不平衡调节因子,然后计算各样本点的模糊隶属度,得到各样本对分类超平面的... 鉴于不平衡数据集中类不平衡比较大的分类问题,利用样本点的特性建立类不平衡调节因子和模糊隶属度,提出了平衡模糊支持向量机。首先计算样本协方差矩阵,求得类不平衡调节因子,然后计算各样本点的模糊隶属度,得到各样本对分类超平面的贡献率。类平衡调节因子和模糊隶属度同时对分类器的误差项产生影响。结果表明,这种平衡模糊支持向量机对类不平衡比较大的分类问题具有很好的分类效果。 展开更多

关键词 支持向量数据域描述 模糊隶属度 模糊支持向量机 平衡模糊支持向量机 不平衡因子

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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

16

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

17

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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基于目标模糊置信度描述驱动的区域能量进化增长图像分割算法 被引量：1

18

作者 胡正平 谭营 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期1047-1052,共6页

为了克服经典区域增长算法在复杂目标与背景分布情况下,停止条件难以确定的不足,提出基于目标模糊置信度描述驱动的区域能量进化增长图像分割算法.该算法结合了主动轮廓模型(Active contour model,ACM)、目标数据分布域描述与区域增长... 为了克服经典区域增长算法在复杂目标与背景分布情况下,停止条件难以确定的不足,提出基于目标模糊置信度描述驱动的区域能量进化增长图像分割算法.该算法结合了主动轮廓模型(Active contour model,ACM)、目标数据分布域描述与区域增长三者的优点,首先利用分割目标的支持向量数据域描述将待分割图像转化为相对于分割目标的模糊置信度表示,因为分割过程充分利用了有监督学习策略得到的目标特征分布情况,使得本文提出的算法具有更高的稳定性和更加广泛的适用范围,特别是对目标灰度分布不均或存在多纹理的目标也可以得到较好的分割结果.在区域增长进行分割时,引入了新的区域能量表示模型作为区域增长的结束判决条件,分割时逐渐降低目标模糊置信度的门限,通过对区域能量模型的动态优化来逼近最佳分割结果。对比实验结果表明本文提出的算法具有更大的灵活性和更好的分割性能。 展开更多

关键词 图像分割 区域增长 支持向量数据域描述 模糊置信度

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基于改进SVDD的多相无刷励磁系统旋转整流器故障诊断

19

作者 赵舒娅 郝亮亮 +2 位作者 蔡宇昂 段贤稳 李华忠 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第7期105-113,共9页

多相环形无刷励磁系统已在大容量核电机组中广泛应用,旋转整流器故障的准确高效诊断对提升励磁系统的运行可靠性具有重要意义。然而,通过分析励磁电流谐波特征的传统诊断方法难以准确区分旋转整流器的所有故障类型。为此,提出基于改进... 多相环形无刷励磁系统已在大容量核电机组中广泛应用,旋转整流器故障的准确高效诊断对提升励磁系统的运行可靠性具有重要意义。然而,通过分析励磁电流谐波特征的传统诊断方法难以准确区分旋转整流器的所有故障类型。为此,提出基于改进支持向量域描述(SVDD)的多相无刷励磁系统旋转整流器故障诊断方法。从故障诊断模式和需求出发,分析了励磁电流波形所反映出的各类故障特征,建立了分类诊断的理论基础。采用改进SVDD模型,通过核聚类的方式捕捉样本的内在结构,能够反映励磁电流中的微弱故障特征,从而建立相应的故障诊断规则。利用11相无刷励磁系统的动模实验验证所提方法的有效性。结果表明,所提方法能够准确区分旋转整流器的不同故障模式,且具有一定的未知故障检测能力。 展开更多

关键词 无刷励磁系统 旋转整流器 故障诊断 支持向量域描述 未知故障检测

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基于SVDD的交互式区域增长图像分割算法 被引量：2

20

作者 胡正平 谭营 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z3期2114-2115,共2页

为克服经典区域增长算法中生长规则选取的困难,提出基于交互式支持向量域描述的区域增长图像分割算法。首先通过交互方式选择目标区域的一个种子点,然后通过交互式选择属于该目标区域的子块和非目标区域的子块构造SVDD的训练样本;然后... 为克服经典区域增长算法中生长规则选取的困难,提出基于交互式支持向量域描述的区域增长图像分割算法。首先通过交互方式选择目标区域的一个种子点,然后通过交互式选择属于该目标区域的子块和非目标区域的子块构造SVDD的训练样本;然后利用这些已知的训练样本训练支持向量域分类器;在区域增长过程中,利用训练所得的SVDD建立增长规则。仿真实验表明,提出的算法是合理可行的。 展开更多

关键词 区域增长 支持向量域数据描述 图像分割

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