【摘 要】
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分类学习效果与有限训练样本的分布情况密切相关。支持向量数据描述（Support vector data description,SVDD）作为单一边界求解模型，不能良好刻画数据实际分布特征，从而导致部分目标对象落在超球以外。为了提高其分类能力，本文提出一种基于粒计算的支持向量数据描述（Granular computing-driven SVDD,GrC-SVDD）分类方法，构造多粒度层次的属性集合
【基金项目】
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国家自然科学基金（62006200）； 四川省青年科技创新团队项目（2019JDTD0017）； 西南石油大学研究生全英文课程建设项目（2020QY04）；
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分类学习效果与有限训练样本的分布情况密切相关。支持向量数据描述（Support vector data description,SVDD）作为单一边界求解模型，不能良好刻画数据实际分布特征，从而导致部分目标对象落在超球以外。为了提高其分类能力，本文提出一种基于粒计算的支持向量数据描述（Granular computing-driven SVDD,GrC-SVDD）分类方法，构造多粒度层次的属性集合以及相应的多粒度超球。首先通过邻域自信息对当前粒度层的属性集合重要度进行计算，然后选择最佳属性集合对上一粒度层未达到纯度阈值的超球再训练，直到所有超球满足条件或者属性耗尽。实验部分讨论了算法参数对分类性能的影响，并通过学习获得超参数。结果表明，与SVDD及流行的分类算法相比，本文方法具有较好的分类性能。
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