核规则化最小体积覆盖椭球认知模型

提出了基于最小体积覆盖椭球(MVEE)的类别认知模型,提出的核规则化自适应最小体积覆盖椭球认知模型可以在机器学习、鲁棒多元统计、奇异值检测、聚类等众多领域得到应用。以奇异值检测标准数据库为例,与一类支持向量机(OCSVM)、线性规划奇异值检测算法(LPND)进行了比较,结果表明,该模型准确度总体要高于一类支持向量机和线性规划奇异值检测算法。