SVDD相关论文
SVDD中基于均值的结构体边缘判别制约着意图研判的准确性,导致意图判别的准确性不高.针对研判准确性不高的问题,提出一种基于特征......
悬浮系统的异常指在中低速磁浮列车的实际运行中,悬浮系统工作状态与期望状态不匹配,但是系统没有发生故障.准确预测悬浮系统的异......
有1份仅含A类与B类的训练集,与1份包含不止这2个类别的测试集,如何对测试集中的样本进行分类?针对这个问题,本文提出3种基于SVM方......
现有天基红外导弹预警系统对目标的探测侧重于对红外图像的处理。从光谱维数据分析角度出发结合支持向量数据描述基本理论，提出了一......
几十年来,分类器设计取得了很多很好的成果。然而目前一些正确识别率高的SVM分类器、SVDD分类器、深度学习分类器等仍然有2%左右的......
由于互联网和计算机网络技术的不断发展,用于检测未授权访问、行为不端和异常攻击的网络流量分析越来越受到相关研究人员的重视。......
细菌食源性中毒问题一直是疾控领域需要受到重视且棘手的问题。其中,肉毒梭菌是一种重要的食源性致病菌。传统的检测一般需要5-10......
气相法聚乙烯生产工艺因其具有稳定、简单、经济、安全的技术优势得到了普遍应用,常使用流化床作为其核心反应器。但是在使用气固......
正确识别超声图像中的甲状旁腺结节对甲状旁腺功能亢进的诊断治疗非常重要.由于病人个体的差异性和超声图像的复杂性,采用图像的形......
为了解决传统支持向量数据描述算法(SVDD)中样本不集中导致算法包括非己空间样本,从而形成噪声影响检测性能的问题,建立一种基于SV......
支持向量数据描述(SVDD)将多类样本数据每一类用各自的超球来界定,显著降低了二次规划计算复杂度,更易于解决多类分类问题,因此在......
针对多向主元分析(MPCA)在间歇过程故障监测应用中经常面临的分段不准确问题,提出了一种新的基于支持向量数据描述(SVDD)的两步分......
为了解决传统多类分类问题中普遍出现的偏离性与不平衡性,依据互通信熵理论与支持向量数据描述(SVDD)分类原理,设计出一种改进的局......
核方法已经广泛应用于模式识别的各个领域,但是传统的核函数仅能接受一维矢量作为输入数据,对二维图像数据需要进行一定的预处理。......
为了解决传统主用户感知技术无法检测认知无线电网络中的仿冒主用户（PUE）攻击问题,提出了一种基于支持向量数据描述（SVDD）的PUE检测方......
提出一种基于支持向量数据描述算法(SVDD)的多分类方法(S-MSVM)。受SVDD的启发,该方法对每类样本建立一个超球来界定,但训练好的超......
现有残差比较等异常检测方法只能在突变阶段检测异常,检测率较低。综合考虑网络流量中包含的所有特征,对网络中的多种协议流量指标......
针对全局优化问题,基于一类支持向量数据描述(SVDD)和已有的根系生长算法提出一种新的智能优化算法——根生群优化算法,将根系划分......
相同应用领域因不同时间、地点或设备，检测到的数据域可能会出现不完全一致的现象，从而可能导致机器学习效率降低。为有效地进行数据......
非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)测距误差是造成超宽带(Ultra-Wide Bandwidth,UWB)定位精度严重下降的主要原因。针对UWB在实际定......
针对当前SVDD算法由于过大的优化规模导致检测计算时间过长的问题，提出了动态SVDD算法。通过分析在进行检测工作时新加入检测对象对......
提出了一种基于支持向量数据描述（SVDD）算法的快速事件检测方法。该算法把有事件样本和无事件样本分别用全体样本优化的SVDD算法进行......
目前的多类学习方法大多将多类问题转化为二类问题，这样处理除了时间开销大，还存在识别盲区。提出了一种直接进行多类学习的算法mult......
对机械设备故障诊断过程中故障样本较难提取和运行转速、载荷多变导致诊断方法的适用性不强、准确性不高等问题进行分析,结合支持......
针对支持向量数据描述（SVDD）训练大规模样本时计算复杂度太大的问题，利用支持向量的稀疏特性，提出了一种基于核密度估计（KDE）的实时SVDD......
文章在一分类中提出了一种特征提出的方法，该方法是将样本点从再生核Hilbert空间映射到独立成分空间，然后利用SVDD在独立成分空间中......
在支持向量数据描述（SVDD）方法的基础上,通过研究原始正常数据分布在高维映射空间内的稀疏特性,选取前k个高维分布边缘的数据点进行S......
经典的基于距离测度的SVDD(Support Vector Domain Description)方法在解决两类(多类)识别问题时具有误判率较高、识别率低于普通......
在传统的支持向量数据描述算法中所使用的训练样本往往比较有限,所形成的目标样本区域边界的精确度往往不够,同时SVDD算法在进行实......
为了有效提高海洋观测数据的质量,初步探索引入了一种统计学习算法——支持向量域描述（SVDD）用于海洋站多要素数据质量控制,建立了一......
为了快速识别钻头异常钻进情况，达到实时监测丛式井防碰需求，根据钻头振动信号的幅值归一化频数统计特征，提出一种基于 PCA-SVDD 的钻......
现代工业过程数据往往具有较强的动态和非高斯特性,在原有方法的基础上,提出了一种改进的动态主元分析（MDP-CA）方法来处理过程数据的......
为了提高人工免疫中检测器生成算法的有效性，需要设计一种对“自己”进行有效描述的算法．本文给出了一种基于支持向量描述（SVDD）的人工......
为了进一步提高分类器的识别精度，基于支持向量数据描述SVDD（support vector data description）和集成学习优点的Ensemble—SVDD半监......
历史滑坡样本的准确性对基于统计机器学习的滑坡危险性区划建模工作有着决定性的影响。针对滑坡样本中普遍存在的可靠性问题,该文......
在基于支持向量数据描述(SVDD)的故障诊断中,往往随着故障数据的不断增加而不断地进行再训练以调整诊断模型,浪费了大量时间。为了......
提出基于改进核主元和支持向量数据描述（SVDD）故障检测方法,适合于复杂工业过程具有非线性和非高斯性的情况。首先,通过对核主元（KPCA......
针对化工过程数据的非线性和动态性分布特征，引入Laplacian特征映射（LE），提出了一种基于改进最大方差展开（MVU）的特征提取算法。在改进算......
针对当前的主要预警方法的问题，提出基于主动学习的支持向量数据描述预警技术，并给出了该技术的实现过程。该技术利用支持向量数据描......
基于支持向量数据描述(SVDD)方法的非高斯过程监控和故障诊断具有众多优点.然而在对SVDD离线建模时需要在整个训练样本集上操作,对......
由于我国并无公认的反映金融危机的事件,在使用通常的预警与监测模型监测宏观金融稳健性时,会因缺乏足够的、表现预警对象异常波动......
SVDD要求一个包含目标数据的尽可能小的球体.与SVM类似,这个球体由少部分支持向量决定.对于一个有限数据集,支持向量是位于数据分......
针对驱动桥异响检测缺乏故障样本的问题，提出了异响检测的单值分类法——支持向量数据描述法（SVDD）。这种方法只需要正常运行状态的数......
传统的异常检测方式利用模式库的方式收集所有已知的异常模式,对新的数据进行检测,该方法难以检测层出不穷的各种新的异常行为,同......
Android系统由于开源性和可移植性等优点,成为市场占有率最高的移动操作系统。针对Android的各种攻击也层出不穷,面向Android的恶......
电机异音检测是电机生产中的关键工序,传统的电机制造业都是依靠人工听音的方法来辨别电机是否存在异音故障,效率低且准确度一致性......
SVDD算法应用到弹药质量在线监测预警中,针对训练SVDD时耗过长问题,基于数据规模约减思想,提出了一种基于核密度估计的快速SVDD算......
针对支持向量数据描述（SVDD）训练大规模样本时计算复杂度太大的问题,提出了一种基于样本约简的实时SVDD算法.该算法首先通过随机抽样......
