首页|资源下载
登录|注册

您现在的位置是:电子研发网 > 资源下载 > 基于最小化界外密度的SVDD参数优化算法

基于最小化界外密度的SVDD参数优化算法

资 源 简 介

支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)是一种具有单类数据描述能力的数据分类算法,因具有结构风险最小化的特性而受到广泛关注。SVDD的参数优化是影响其分类效果的关键问题,本文通过引入样本点的密度信息,提出了以界外密度最小化为目标的参数优化函数,避免了漏检率的计算问题,可充分利用训练数据的分布信息,提高数据描述能力,降低错分率。仿真实验和UCI标准数据库的对比验证表明,优化后的SVDD算法能够有效降低漏检率和错分率,提高算法性能。


相 关 资 源