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A Real-Time and Ubiquitous Network Attack Detection Based on Deep Belief Network and Support Vector Machine 被引量:7
1
作者 Hao Zhang Yongdan Li +2 位作者 Zhihan Lv Arun Kumar Sangaiah Tao Huang 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2020年第3期790-799,共10页
In recent years, network traffic data have become larger and more complex, leading to higher possibilities of network intrusion. Traditional intrusion detection methods face difficulty in processing high-speed network... In recent years, network traffic data have become larger and more complex, leading to higher possibilities of network intrusion. Traditional intrusion detection methods face difficulty in processing high-speed network data and cannot detect currently unknown attacks. Therefore, this paper proposes a network attack detection method combining a flow calculation and deep learning. The method consists of two parts: a real-time detection algorithm based on flow calculations and frequent patterns and a classification algorithm based on the deep belief network and support vector machine(DBN-SVM). Sliding window(SW) stream data processing enables real-time detection, and the DBN-SVM algorithm can improve classification accuracy. Finally, to verify the proposed method, a system is implemented.Based on the CICIDS2017 open source data set, a series of comparative experiments are conducted. The method's real-time detection efficiency is higher than that of traditional machine learning algorithms. The attack classification accuracy is 0.7 percentage points higher than that of a DBN, which is 2 percentage points higher than that of the integrated algorithm boosting and bagging methods. Hence, it is suitable for the real-time detection of high-speed network intrusions. 展开更多
关键词 DEEP BELIEF network(DBN) flow calculation frequent pattern INTRUSION detection SLIDING window support vector machine(SVM)
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一种Windows主机入侵检测实验系统 被引量:7
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作者 王勇 章熙骏 +1 位作者 杨辉华 王行愚 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期132-134,共3页
针对广泛使用的Windows平台,建立了一个基于主机的入侵检测实验系统。在深入分析Windows主机的安全特性的基础上,利用安全日志、系统日志、性能日志及文件完整性校验、注册表等多种信息,提出了18项入侵检测特征,并利用支持向量机建立入... 针对广泛使用的Windows平台,建立了一个基于主机的入侵检测实验系统。在深入分析Windows主机的安全特性的基础上,利用安全日志、系统日志、性能日志及文件完整性校验、注册表等多种信息,提出了18项入侵检测特征,并利用支持向量机建立入侵检测器,实现了对多种攻击的检测。实验结果表明,特征选取合理、检测方法有效。 展开更多
关键词 入侵检测系统 异常检测 windows主机 特征选取 支持向量机
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基于支持向量机的Windows主机入侵检测系统 被引量:2
3
作者 张雪芹 顾春华 林家骏 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期341-345,共5页
提出了一种基于支持向量机的W indow s主机入侵检测方法。讨论了以W indow s注册表作为数据源的入侵检测系统的结构及特征向量的提取方法。给出了基于支持向量机的入侵分类算法,通过建立支持向量描述模型进行预测。实验表明:该方法对已... 提出了一种基于支持向量机的W indow s主机入侵检测方法。讨论了以W indow s注册表作为数据源的入侵检测系统的结构及特征向量的提取方法。给出了基于支持向量机的入侵分类算法,通过建立支持向量描述模型进行预测。实验表明:该方法对已知样本有很高的检测率,对未知样本也有一定检测能力。 展开更多
关键词 异常检测 windows注册表 支持向量机
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基于支撑矢量机和Windows Native API的异常检测方法
4
作者 余景景 强宁 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期37-40,共4页
借鉴Unix类系统下基于系统调用的主机异常检测理论,通过追踪Windows本机应用编程接口调用序列,对Windows系统下的主机异常检测进行研究.在异常序列检测中,结合使用对小数据集具有较好推广能力的支撑矢量机方法,进而取得较高的检测准确率... 借鉴Unix类系统下基于系统调用的主机异常检测理论,通过追踪Windows本机应用编程接口调用序列,对Windows系统下的主机异常检测进行研究.在异常序列检测中,结合使用对小数据集具有较好推广能力的支撑矢量机方法,进而取得较高的检测准确率.实验表明Native API可为Windows平台下基于主机的异常检测系统提供一种可能的数据源. 展开更多
关键词 异常检测 支撑矢量机 windows本机应用编程接口
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MULTIPLE KERNEL RELEVANCE VECTOR MACHINE FOR GEOSPATIAL OBJECTS DETECTION IN HIGH-RESOLUTION REMOTE SENSING IMAGES 被引量:1
5
作者 Li Xiangjuan Sun Xian +2 位作者 Wang Hongqi Li Yu Sun Hao 《Journal of Electronics(China)》 2012年第5期353-360,共8页
Geospatial objects detection within complex environment is a challenging problem in remote sensing area. In this paper, we derive an extension of the Relevance Vector Machine (RVM) technique to multiple kernel version... Geospatial objects detection within complex environment is a challenging problem in remote sensing area. In this paper, we derive an extension of the Relevance Vector Machine (RVM) technique to multiple kernel version. The proposed method learns an optimal kernel combination and the associated classifier simultaneously. Two feature types are extracted from images, forming basis kernels. Then these basis kernels are weighted combined and resulted the composite kernel exploits interesting points and appearance information of objects simultaneously. Weights and the detection model are finally learnt by a new algorithm. Experimental results show that the proposed method improve detection accuracy to above 88%, yields good interpretation for the selected subset of features and appears sparser than traditional single-kernel RVMs. 展开更多
关键词 Object detection Feature extraction Relevance vector machine (RVM) support vector machine (SVM) Sliding-window
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基于单类分类器的键盘识别的windows登录系统
6
作者 王小冬 陈孔艳 《电脑知识与技术》 2015年第4期88-89,共2页
传统的windows登录方式是口令认证,口令易泄露将带来安全隐患,而采用人的生物特征结合传统认证方式可增强系统的安全性。该文利用对用户击键的特征采用单类分类器进行识别,大大提高windows口令认证的可靠性。
关键词 支持向量机 GINA windows登录
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基于水资源空间均衡的“四水四定”调控模型构建
7
作者 魏豪杉 王红瑞 +3 位作者 郏鹏鑫 周利超 李永坤 刘昌明 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期71-77,共7页
为实现未来不同时间尺度下的水资源空间均衡与动态调控,创建了一套完整严谨、可动态调控的“四水四定”模型体系。通过模糊信息粒化窗口的支持向量机模型预测区域未来总用水量,利用基于时间序列相似性分析的自回归支持向量机模型预测区... 为实现未来不同时间尺度下的水资源空间均衡与动态调控,创建了一套完整严谨、可动态调控的“四水四定”模型体系。通过模糊信息粒化窗口的支持向量机模型预测区域未来总用水量,利用基于时间序列相似性分析的自回归支持向量机模型预测区域未来分用水量,并对两类数据进行不确定性分析;构建了复杂回归函数对各类用水指标进行情景预测,经统计检验后将其作为当前用水模式下未来用水指标;构建了“四水四定”水资源承载力模型和水资源空间均衡模型,基于未来总用水量、未来各分用水量、未来用水指标,选用水资源负载系数、用水效益和水土资源匹配系数3个指标,结合基尼系数量化水资源空间均衡度,分析当前用水模式下未来水资源均衡度;构建了最优化模型,以最小化基尼系数为目标函数调整未来用水模式,实现水资源动态调控。所创建的模型体系可以实现未来不同时间尺度下的水资源空间均衡与动态调控。 展开更多
关键词 “四水四定” 水资源空间均衡 水资源动态调控 时间序列相似性 支持向量机模型 模糊信息粒化窗口
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移动网络隐私信息库未知访问源安全性预警
8
作者 曹敬馨 刘洲洲 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2024年第4期733-739,共7页
针对互联网信息安全预警过程中,受信息数据规模大、种类多影响,导致预警精度低、耗时长的问题,为提高预警效率,提出移动网络隐私信息库未知访问源安全性预警。利用主成分分析法对信息库数据进行降维处理,降低检测难度;利用迭代多元自回... 针对互联网信息安全预警过程中,受信息数据规模大、种类多影响,导致预警精度低、耗时长的问题,为提高预警效率,提出移动网络隐私信息库未知访问源安全性预警。利用主成分分析法对信息库数据进行降维处理,降低检测难度;利用迭代多元自回归预测(IMAP:Iterative Multivariate AutoRegressive Modelling and Prediction)算法进行数据聚类处理,提取离散性孤立数据点,完成信息库未知访问源数据筛查。将未知访问源数据输入到支持向量机中,利用时间窗口将信息库安全预警模型的构建问题转化为支持向量机学习的凸优化问题,输出安全性预警结果,并对预警模型的构建参数进行全局寻优,提高安全预警模型的预警输出能力。实验结果表明,所提方法对信息库的安全检测效率较高,且面对多类型信息库入侵攻击能做到稳定、精准预警输出。 展开更多
关键词 主成分分析法 IMAP 聚类法 时间窗口 支持向量机学习法 凸优化问题
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基于DWT与SVM的风门开闭阶段识别方法 被引量:1
9
作者 邓立军 尚文天 +2 位作者 刘剑 周煜凯 宋莹 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期95-104,共10页
为解决因风门开闭导致的风速传感器数据异常波动与误报警问题,提出一种基于离散小波变换(DWT)与支持向量机(SVM)的风门开闭阶段识别方法。使用多尺度滑动窗口将传感器风速监测数据离散化为若干段不同尺度的子时间序列数据,利用统计方法... 为解决因风门开闭导致的风速传感器数据异常波动与误报警问题,提出一种基于离散小波变换(DWT)与支持向量机(SVM)的风门开闭阶段识别方法。使用多尺度滑动窗口将传感器风速监测数据离散化为若干段不同尺度的子时间序列数据,利用统计方法与DWT,提取各尺度子时间序列数据中的统计特征与隐含的波动特征,建立SVM风门开闭阶段识别分类模型。为进一步优化识别结果,基于重叠度(IoU)规则合并、修正、组合、取优分类识别结果,再根据相似准则建立长度方向取变率为2、整体相似比为1∶16的相似试验模型,开展风门开闭扰动试验,验证方法的可行性。结果表明:在测试集上的识别准确率较高,对于风门开闭时间的识别准确率可达到90.08%,风门开闭阶段的划分准确率可达到71.05%,优化滑动窗口尺度数量,可继续增加方法识别的准确率。 展开更多
关键词 离散小波变换(DWT) 支持向量机(SVM) 风门开闭 阶段识别 多尺度滑动窗口 重叠度(IoU)
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基于热重启随机梯度下降和一类支持向量机信息融合的户变关系辨识方法 被引量:2
10
作者 马洲俊 黄伟 +4 位作者 牛军伟 朱红 韦磊 孙国强 臧海祥 《南京工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期276-283,共8页
为了提高低压台区户变关系校验的效率,提出一种基于用电量和电压信息融合的台区户变关系辨识方法。首先,基于用电量建立台区和用户的关系模型,利用热重启随机梯度下降法(SGDR)求解,并使用滑动时间窗进行多次判断,综合得出户变关系初步... 为了提高低压台区户变关系校验的效率,提出一种基于用电量和电压信息融合的台区户变关系辨识方法。首先,基于用电量建立台区和用户的关系模型,利用热重启随机梯度下降法(SGDR)求解,并使用滑动时间窗进行多次判断,综合得出户变关系初步辨识结果;然后,使用初步辨识得到的正常户变关系用户的电压数据构成训练样本,构建一类支持向量机(OC-SVM)学习台区正常用户的电压特征,完成台区用户的户变关系最终辨识;最后,对实际台区数据进行分析。结果表明:该方法实现了低压台区户变关系的有效识别,验证了该方法的实用性和可靠性。 展开更多
关键词 低压台区 户变关系识别 热重启随机梯度下降 一类支持向量机 信息融合 滑动时间窗
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基于AFSA-SVM的手势识别方法
11
作者 邓嘉 崔冰艳 张祥 《华北理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第4期91-98,共8页
为了提高表面肌电信号(sEMG)对手势识别的准确率,提出了一种人工鱼群算法优化支持向量机分类器(AFSA-SVM)方法。采集了10位受试者手势动作的sEMG信号,对sEMG信号进行预处理后,进行时域信号积分肌电值(iEMG)和均方根值(RMS)的特征提取,... 为了提高表面肌电信号(sEMG)对手势识别的准确率,提出了一种人工鱼群算法优化支持向量机分类器(AFSA-SVM)方法。采集了10位受试者手势动作的sEMG信号,对sEMG信号进行预处理后,进行时域信号积分肌电值(iEMG)和均方根值(RMS)的特征提取,使用特征进行分类。实验结果表明,在特征iEMG上AFSA-SVM与SVM平均分类准确率分别为88.21%与84.29%,AFSA-SVM提高了3.92%;在特征RMS上AFSA-SVM与SVM平均分类准确率分别为86.85与83.69%,AFSA-SVM提高了3.16%。因此,AFSA-SVM相对SVM分类器的识别准确率更高,并且时域特征iEMG相对RMS更具识别度。 展开更多
关键词 人工鱼群算法 支持向量机 表面肌电信号 时间滑动窗口
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基于改进的支持向量机隧道变形预测模型 被引量:20
12
作者 周奇才 范思遐 +1 位作者 赵炯 熊肖磊 《铁道工程学报》 EI 北大核心 2015年第3期67-72,共6页
研究目的:用于消除地铁隧道变形监测数据受环境等因素引起的噪声影响,为提高变形数据的外推预测能力,提出基于离散小波消噪和动态在线滑移窗的支持向量机预测方法。研究结论:(1)利用离散小波变换对地铁隧道变形数据进行消噪处理,提取低... 研究目的:用于消除地铁隧道变形监测数据受环境等因素引起的噪声影响,为提高变形数据的外推预测能力,提出基于离散小波消噪和动态在线滑移窗的支持向量机预测方法。研究结论:(1)利用离散小波变换对地铁隧道变形数据进行消噪处理,提取低频有效工程信息;(2)引入动态滑移窗技术,通过二阶双重滑移窗口的动态调整、更新,确定隧道变形预测模型的最终参训样本和实训样本数据,提高变形数据的有效利用率;(3)利用上海地铁隧道变形数据,从稳态与非稳态两个工况下分别对预测模型进行验证,检测模型的预测效果,结果表明该方法具有消噪效果好、预测精度高等特点,同时该预测模型可转为工程化应用,对隧道预测模型的搭建具有指导意义。 展开更多
关键词 隧道变形 支持向量机 小波分析 滑移窗口 预测
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基于多维熵值分类的骨干网流量异常检测研究 被引量:11
13
作者 郑黎明 邹鹏 +2 位作者 韩伟红 李爱平 贾焰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1972-1981,共10页
针对高速骨干网上异常检测要求高检测效率和低误报率问题,提出了一个基于多维流量数据熵值分类方法.在多个不同维度上采用熵度量流量数据的分布特征,提出了多维高效熵值计算算法有效减低熵值计算的时间和空间复杂度;在每个时间窗口上把... 针对高速骨干网上异常检测要求高检测效率和低误报率问题,提出了一个基于多维流量数据熵值分类方法.在多个不同维度上采用熵度量流量数据的分布特征,提出了多维高效熵值计算算法有效减低熵值计算的时间和空间复杂度;在每个时间窗口上把不同维度熵值序列排列成检测向量,采用一类支持向量机对检测向量进行分类;对支持向量机分类判断过程中可能出现误报的情况,提出多窗口关联检测算法,通过在多个连续时间窗口上对异常向量进行多窗口关联检测,最终判断异常是否发生.通过在真实网络流量数据集上的两个对比实验,验证了本文算法在检测效率方面随着网络流量和攻击流量的增加时间和空间开销增长较为平缓,在检测精度方面也取得了令人满意的效果. 展开更多
关键词 异常检测 时间序列 一类支持向量机 多窗口关联检测
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基于滑动时间窗的支持向量机软测量建模研究 被引量:14
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作者 薄翠梅 张湜 +1 位作者 王执铨 李俊 《自动化仪表》 CAS 2006年第1期45-48,共4页
提出了一种基于滑动时间窗的最小二乘支持向量机软测量建模方法,并针对某一工业共沸精馏塔成分估计问题,建立了合适的工业软测量模型。介绍了最小二乘支持向量机计算法和滑动时间窗的建立。并利用滑动时间窗内的数据进行系统的在线优化... 提出了一种基于滑动时间窗的最小二乘支持向量机软测量建模方法,并针对某一工业共沸精馏塔成分估计问题,建立了合适的工业软测量模型。介绍了最小二乘支持向量机计算法和滑动时间窗的建立。并利用滑动时间窗内的数据进行系统的在线优化和周期性模型更新,提高了工业软测量模型的在线估计精度。研究结果表明,LS-SVM是一种有效的软测量建模方法。 展开更多
关键词 滑动时间窗 支持向量机 精馏塔 软测量 建模
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基于滚动时间窗口支持向量机的财务困境预测动态建模 被引量:15
15
作者 孙洁 李辉 韩建光 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2010年第4期174-180,92,共8页
该文从财务困境概念漂移的全新视角,提出了基于滚动时间窗口支持向量机(support vector machine,SVM)的财务困境预测动态建模新方法。设计了面向概念漂移进行财务困境预测动态建模的思路框架,分为宽度固定的滚动时间窗口SVM和宽度可变... 该文从财务困境概念漂移的全新视角,提出了基于滚动时间窗口支持向量机(support vector machine,SVM)的财务困境预测动态建模新方法。设计了面向概念漂移进行财务困境预测动态建模的思路框架,分为宽度固定的滚动时间窗口SVM和宽度可变的滚动时间窗口SVM分别展开算法设计。以中国上市公司为对象,通过模拟时间推移过程,对2000至2008期间被ST的上市公司及其配对公司共692个样本展开实证研究。结果表明:基于滚动时间窗口SVM的财务困境预测动态建模方法能够有效地适应财务困境的概念漂移现象,对未来企业财务困境的预测效果明显优于静态SVM模型。通过比较分析,认为适应性可变时间窗口SVM动态建模方法具有较好的应用推广性。 展开更多
关键词 财务困境预测 概念漂移 滚动时间窗口 支持向量机
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基于EMD-LSSVM的瓦斯浓度动态预测模型 被引量:10
16
作者 魏林 白天亮 +1 位作者 付华 尹玉萍 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期119-123,共5页
为提高回采工作面瓦斯体积分数预测时效性,建立了EMDLSSVM的瓦斯体积分数动态预测模型;为能够快速有效地反映瓦斯体积分数当前状态,避免早期历史数据对模型预测的影响,采用复合窗口技术对瓦斯体积分数时间序列进行动态更新;为提高算法... 为提高回采工作面瓦斯体积分数预测时效性,建立了EMDLSSVM的瓦斯体积分数动态预测模型;为能够快速有效地反映瓦斯体积分数当前状态,避免早期历史数据对模型预测的影响,采用复合窗口技术对瓦斯体积分数时间序列进行动态更新;为提高算法预测精度,先采用经验模态分解算法(EMD)对更新后的窗口数据进行分解得到高频项、低频项和趋势项,考虑到瓦斯体积分数变化受到诸多因素干扰导致预测难度较大,但由同类因素影响的瓦斯体积分数变化特征具有较高的相似性,利用聚类方法将瓦斯体积分数监测数据划分成性质相似的若干个模式类别,以减少各种随机因素对预测结果的影响,再利用最小二乘支持向量机(LSSVM)对高、低频项进行加权预测,用自回归(AR)模型对趋势项进行预测,最后进行组合预测。实例对比分析表明,该预测模型能够有效地预测瓦斯体积分数的变化趋势,减少了预测时间,预测精度也满足矿山安全工程实际要求。 展开更多
关键词 安全工程 复合窗口 经验模态分解 最小二乘支持向量机 时间序列
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基于SW-SVR的畜禽养殖物联网异常数据实时检测方法 被引量:14
17
作者 段青玲 肖晓琰 +1 位作者 刘怡然 张璐 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期159-165,共7页
畜禽养殖物联网由于工作环境恶劣、网络传输故障等因素容易产生异常感知数据,为保证数据质量,根据畜禽养殖物联网数据流周期性、时序性等特点,提出了一种基于滑动窗口与支持向量回归(Sliding window and support vector machines for re... 畜禽养殖物联网由于工作环境恶劣、网络传输故障等因素容易产生异常感知数据,为保证数据质量,根据畜禽养殖物联网数据流周期性、时序性等特点,提出了一种基于滑动窗口与支持向量回归(Sliding window and support vector machines for regression,SW-SVR)的异常数据实时检测方法。首先根据畜禽物联网数据流特征周期以及采样频率确定滑动窗口尺寸;然后通过SVR模型预测畜禽养殖物联网数据流中某一时刻传感器测量值;最后计算预测区间,根据实际测量值是否落入该区间判断是否异常并对异常数据进行置换处理。采用畜禽养殖物联网环境数据进行试验,结果表明:所提滑动窗口计算方法得到的窗口尺寸预测的MAPE为0.188 4,畜禽养殖物联网异常数据检测率达98%,能够有效检测和处理畜禽养殖物联网数据流中的异常数据。 展开更多
关键词 异常数据检测 畜禽养殖物联网 滑动窗口 支持向量回归
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基于支持向量机和窗函数的DEMD端点效应抑制方法 被引量:9
18
作者 孟宗 季艳 +1 位作者 谷伟明 王娜 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第2期180-184,共5页
在微分经验模式分解过程中,由于信号端点处极值点不确定,导致在样条曲线构造信号上下包络线的过程中产生端点效应,影响微分经验模式分解的质量。针对此问题,提出一种支持向量机延拓和窗函数相结合的方法来解决微分经验模式分解中的端点... 在微分经验模式分解过程中,由于信号端点处极值点不确定,导致在样条曲线构造信号上下包络线的过程中产生端点效应,影响微分经验模式分解的质量。针对此问题,提出一种支持向量机延拓和窗函数相结合的方法来解决微分经验模式分解中的端点效应,通过采用支持向量机对信号两端进行数据延拓,再对延拓后的信号加特殊窗函数处理,减小延拓误差。通过仿真分析和滚动轴承故障诊断实例分析表明,该方法能较好地抑制微分经验模式分解的端点效应,提高信号分解的精度,得到准确的分析结果。 展开更多
关键词 计量学 故障诊断 滚动轴承 微分经验模式分解 端点效应 支持向量机 窗函数
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基于STFT变换和DAGSVMs的电能质量扰动识别 被引量:24
19
作者 覃思师 刘前进 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期83-86,103,共5页
提出了一种基于短时傅里叶变换和DAG(Directed Acyclic Graph)支持向量机的电能质量扰动检测和识别方法。将扰动信号通过Blackman窗短时傅里叶变换,得出时域最大幅值向量,然后把它作为特征向量输入到DAG支持向量机来实现电能质量扰动类... 提出了一种基于短时傅里叶变换和DAG(Directed Acyclic Graph)支持向量机的电能质量扰动检测和识别方法。将扰动信号通过Blackman窗短时傅里叶变换,得出时域最大幅值向量,然后把它作为特征向量输入到DAG支持向量机来实现电能质量扰动类型的识别。其中,时域最大幅值向量不仅能反映各种扰动的特征,还能显示电压突升、电压暂降、电压中断和暂态振荡等扰动的发生时刻和持续时间。仿真测试表明,该方法能有效识别各种电能质量扰动,而且识别正确率高,训练时间短,实时性能较好。 展开更多
关键词 短时傅里叶变换 Blackman窗 特征提取 支持向量机 DAG
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不平衡支持向量机的调整方法 被引量:5
20
作者 刘万里 刘三阳 王金艳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第3期148-149,155,共3页
针对两类不平衡数据的分离超平面的偏移问题提出一种调整方法。首先对两类样本数据进行初步训练,产生一个初步分离超平面的法向量,然后把高维样本投影到该法向量上得到一维数据,然后由一维投影数据所提供的信息利用非参数密度估计,根据... 针对两类不平衡数据的分离超平面的偏移问题提出一种调整方法。首先对两类样本数据进行初步训练,产生一个初步分离超平面的法向量,然后把高维样本投影到该法向量上得到一维数据,然后由一维投影数据所提供的信息利用非参数密度估计,根据误差率最小准则,得到一个修正的偏置。几个真实数据试验表明,该方法不仅能保持标准支持向量机的良好性能,而且能平衡或减少总的错分率。 展开更多
关键词 不平衡数据 投影 支持向量机 Parzen窗密度 偏置
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