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局部线性与One-Class结合的科技文本分类方法被引量：4: 1; 作者姚力群陶卿《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期1862-1869,共8页; 结合了局部线性和One-Class的思想对科技文本分类问题进行了研究,利用局部线性的思想寻找文本样本的内在支撑流形,利用One-Class的思想确定正负样本的分界面·与K近邻算法、线性SVM算法和One-Class问题的SVM算法相比,给出的科技文... 展开更多; 关键词局部线性科技文献 one-class 文本分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

粗糙one-class支持向量机被引量：2: 2; 作者王磊杨一帆周启海《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第9期242-245,共4页; 粗糙集理论是处理不确定性和不完备信息的重要方法之一。通过将粗糙集理论引入到one-class支持向量机,提出了一种新颖的粗糙one-class支持向量机。通过定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地... 展开更多; 关键词粗糙集 one-class 支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

η-one-class问题和η-outlier及其LP学习算法被引量：1: 3; 作者陶卿齐红威 +1 位作者吴高巍章显《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1102-1108,共7页; 用SVM方法研究one class和outlier问题 .在将one class问题理解为一种函数估计问题的基础上 ,作者首次定义了 η one class和 η outlier问题的泛化错误 ,进而定义了线性可分性和边缘 ,得到了求解one class问题的最大边缘、软边缘和ν ... 展开更多; 关键词 one-class问题 OUTLIER 最大边缘统计学习理论支持向量机线性规划问题 BOOSTING; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进SVM与马氏距离的机器人状态评估方法研究: 4; 作者姚伟滨吴湘柠 +3 位作者陈义时陈成刚韦锦蒙艳玫《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2025年第10期32-38,43,共8页; 针对复杂环境作业机器人运行过程健康状态定量评估不准确问题,以及进一步进行机器人故障异常检测分析。从机器人电机故障引起的电流信号异常特征与数据驱动两个方面出发,采用一种自适应窗口的特征提取方法提取时频域运动不敏感特征。提... 展开更多; 关键词机器人增量学习 one-class SVM 马氏距离健康评估; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向协作机器人的零力控制与碰撞检测方法研究被引量：3: 5; 作者赵彬吴成东 +2 位作者孙若怀姜杨吴兴茂《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-10,共10页; 在3C(计算机、通信和消费电子)行业中,对协作机器人的安全、交互、精度、柔顺等方面有严格要求。为了解决协作机器人柔顺交互控制问题,对机器人的零力控制和碰撞检测方法进行了深入研究。首先,建立了一种分析冗余协作机器人牛顿−穆尔彭... 展开更多; 关键词动力学协作机器人 one-class卷积神经网络摩擦参数辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

超球体单类支持向量机的SMO训练算法被引量：10: 6; 作者徐图罗瑜何大可《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第6期178-180,共3页; 由于One-class支持向量机能用于无监督学习,被广泛用于信息安全、图像识别等领域中。而超球体One-class支持向量机能生成一个合适的球体,将训练样本包含其中,故更适合于呈球形分布的样本学习。但由于超球体One-class支持向量机没有一种... 展开更多; 关键词无监督学习超球体one-class支持向量机 SMO训练算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于支持向量方法和击键序列的主机入侵检测被引量：5: 7; 作者刘志才彭宏 +1 位作者邓爽赵毓高《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第15期140-143,共4页; 击键特征是一种能反映用户行为的动态特征,可作为识别用户的信息源。传统方法不仅要求收集大量击键样本来建立识别模型,并且同时需要正例样本与反例样本。但在实际应用中,需要用户提供大量的训练样本是不现实的,并且反例样本收集比正例... 展开更多; 关键词击键特征入侵检测身份认证 one-class支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名局部线性与One-Class结合的科技文本分类方法被引量：4: 1; 作者姚力群陶卿; 机构中国科学院自动化研究所中国人民解放军炮兵学院二系; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期1862-1869,共8页; 基金国家"九七三"重点基础研究发展规划基金项目(G1998030500) 国家自然科学基金项目(60175023)~~; 文摘结合了局部线性和One-Class的思想对科技文本分类问题进行了研究,利用局部线性的思想寻找文本样本的内在支撑流形,利用One-Class的思想确定正负样本的分界面·与K近邻算法、线性SVM算法和One-Class问题的SVM算法相比,给出的科技文本分类方法具有分类精度高、参数估计简便、正负样本分类精度可控制等优点,为解决科技文献的分类问题提供了一条有效的途径·; 关键词局部线性科技文献 one-class 文本分类; Keywords local linearity technical literature one-class text categorization; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名粗糙one-class支持向量机被引量：2: 2; 作者王磊杨一帆周启海; 机构西南财经大学经济信息工程学院西南财经大学中国支付体系研究中心; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第9期242-245,共4页; 基金国家自然科学基金青年项目(60803106) 西南财经大学科学研究基金(QN0806)资助; 文摘粗糙集理论是处理不确定性和不完备信息的重要方法之一。通过将粗糙集理论引入到one-class支持向量机,提出了一种新颖的粗糙one-class支持向量机。通过定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地对决策超平面产生影响。并且,outlier样本由于距离上近似超平面较近并产生较小的间隔误差,不会导致决策超平面对它们产生明显的过拟合。实验结果表明,粗糙one-class支持向量机的泛化性能优异,识别率和误识率均优于传统的one-class支持向量机。; 关键词粗糙集 one-class 支持向量机; Keywords Rough set, one-class, Support vector machine; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名η-one-class问题和η-outlier及其LP学习算法被引量：1: 3; 作者陶卿齐红威吴高巍章显; 机构中国人民解放军炮兵学院中国科学院自动化研究所; 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1102-1108,共7页; 基金国家自然科学基金项目 ( 60 175 0 2 3 ) 安徽省自然科学基金项目( 0 10 42 3 0 4) 安徽省优秀青年科技基金项目资助; 文摘用SVM方法研究one class和outlier问题 .在将one class问题理解为一种函数估计问题的基础上 ,作者首次定义了 η one class和 η outlier问题的泛化错误 ,进而定义了线性可分性和边缘 ,得到了求解one class问题的最大边缘、软边缘和ν 软边缘算法 .这些学习算法具有统计学习理论依据并可归结为求解线性规划问题 .算法的实现采用与boosting类似的思路 .实验结果表明该文的算法是有实际意义的 .; 关键词 one-class问题 OUTLIER 最大边缘统计学习理论支持向量机线性规划问题 BOOSTING; Keywords Linear programming Optimization Statistical methods; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进SVM与马氏距离的机器人状态评估方法研究: 4; 作者姚伟滨吴湘柠陈义时陈成刚韦锦蒙艳玫; 机构广西大学机械工程学院广西机械工业研究院有限公司; 出处《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2025年第10期32-38,43,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(52365001) 广西科技重大专项项目(桂科AA23023011) 广西重点研发项目(桂科AB22080098)。; 文摘针对复杂环境作业机器人运行过程健康状态定量评估不准确问题,以及进一步进行机器人故障异常检测分析。从机器人电机故障引起的电流信号异常特征与数据驱动两个方面出发,采用一种自适应窗口的特征提取方法提取时频域运动不敏感特征。提出一种基于增量one-class SVM算法的无监督学习机器人实时异常检测方法,提升局部异常检测能力,并采用马氏距离法建立状态数据与健康值之间的非线性映射关系,最终得到健康状态评估结果。通过分析机器人维护前后的运行数据结果表明,该方法检测效果达到97.54%,与其他类似方法对比,准确率更高,耗时更短,适应性和鲁棒性更好,能有效应用于作业机器人运行过程的健康状态评估。; 关键词机器人增量学习 one-class SVM 马氏距离健康评估; Keywords robot incremental learning one-class SVM mahalanobis distance health assessment; 分类号 TH165 [机械工程—机械制造及自动化] TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向协作机器人的零力控制与碰撞检测方法研究被引量：3: 5; 作者赵彬吴成东孙若怀姜杨吴兴茂; 机构东北大学信息科学与工程学院新松机器人自动化股份有限公司东北大学机器人科学与工程学院; 出处《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-10,共10页; 基金国家自然科学基金重点项目(U20A20197) 辽宁省科技重大专项项目(2019JH1/10100005) 辽宁省重点研发计划项目(2020JH2/10100040)。; 文摘在3C(计算机、通信和消费电子)行业中,对协作机器人的安全、交互、精度、柔顺等方面有严格要求。为了解决协作机器人柔顺交互控制问题,对机器人的零力控制和碰撞检测方法进行了深入研究。首先,建立了一种分析冗余协作机器人牛顿−穆尔彭罗斯(Newton−MP)通用的逆运动学算法,将逆运动学问题转化为Newton−MP法的迭代求解问题。其次,针对协作机器人的零力控制问题,通过同时考虑摩擦力形成完整动力学方程。同时,建立基于加速度3次摩擦力模型的完全动力学方程,采用遗传算法对摩擦力模型进行多参数辨识。再次,提出基于One-class卷积神经网络的碰撞检测方法,构建无碰撞数据集。One-class卷积神经网络在特征空间中引入伪负高斯数据,并使用2元交叉熵损失对网络进行了训练。One-class卷积神经网络碰撞检测方法成功地补偿了模型不确定的动态影响,解决了传统碰撞检测方法建模不准确的问题。最后,通过实验证明,提出的Newton−MP优化方法具有良好的性能,绝对误差达到0.00013 mm。与理想摩擦力模型进行对比,采用基于速度的3次摩擦力模型拟合出的摩擦力能够更好适用于零力控制。将外力矩观测器与One-class卷积神经网络碰撞检测进行优缺点分析,可以证明,One-class卷积神经网络可以在不依靠模型的情况下,准确地检测机器人的异常碰撞。; 关键词动力学协作机器人 one-class卷积神经网络摩擦参数辨识; Keywords dynamics collaborative robot one-class CNN friction parameter identification; 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名超球体单类支持向量机的SMO训练算法被引量：10: 6; 作者徐图罗瑜何大可; 机构西南交通大学信息科学与技术学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第6期178-180,共3页; 文摘由于One-class支持向量机能用于无监督学习,被广泛用于信息安全、图像识别等领域中。而超球体One-class支持向量机能生成一个合适的球体,将训练样本包含其中,故更适合于呈球形分布的样本学习。但由于超球体One-class支持向量机没有一种快速训练算法,使其在应用中受到限制。SMO算法成功地训练了标准SVM,其训练思想也可用于超球体One-class支持向量机的训练。本文提出了超球体One-class支持向量机的SMO训练算法,并对其空间和时间复杂度进行了分析。实验表明,这种算法能迅速、有效地训练超球体One-class支持向量机。; 关键词无监督学习超球体one-class支持向量机 SMO训练算法; Keywords Unsupervised learning, Hyper-sphere one-class SVM,SMO algorithm; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于支持向量方法和击键序列的主机入侵检测被引量：5: 7; 作者刘志才彭宏邓爽赵毓高; 机构西华大学数学与计算机学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第15期140-143,共4页; 基金四川省教育厅重点项目(the Key Project of Department of Education of Sichuan Province of China under Grant No.2005A117) 。; 文摘击键特征是一种能反映用户行为的动态特征,可作为识别用户的信息源。传统方法不仅要求收集大量击键样本来建立识别模型,并且同时需要正例样本与反例样本。但在实际应用中,需要用户提供大量的训练样本是不现实的,并且反例样本收集比正例样本收集困难。为此,提出一种新的以击键序列为信息源的主机入侵检测模型。在小样本和仅有正例的情况下,通过One-Class支持向量机(OCSVM)来训练检测模型,通过对用户的击键行为是否偏离正常模型来检测入侵。仿真实验结果表明该模型具有较好的检测效果。; 关键词击键特征入侵检测身份认证 one-class支持向量机; Keywords keystroke characteristics intrusion detection identity authentication OCSVM; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	局部线性与One-Class结合的科技文本分类方法	姚力群陶卿	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2005	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	粗糙one-class支持向量机	王磊杨一帆周启海	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	η-one-class问题和η-outlier及其LP学习算法	陶卿齐红威吴高巍章显	《计算机学报》 EI CSCD 北大核心	2004	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进SVM与马氏距离的机器人状态评估方法研究	姚伟滨吴湘柠陈义时陈成刚韦锦蒙艳玫	《组合机床与自动化加工技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	面向协作机器人的零力控制与碰撞检测方法研究	赵彬吴成东孙若怀姜杨吴兴茂	《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	超球体单类支持向量机的SMO训练算法	徐图罗瑜何大可	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2008	10	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于支持向量方法和击键序列的主机入侵检测	刘志才彭宏邓爽赵毓高	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2007	5	在线阅读下载PDF 职称材料