一種局部分塊的一類支持向量數據描述方法

2023-04-26 04:05:21

一種局部分塊的一類支持向量數據描述方法
【專利摘要】一種局部分塊的一類支持向量數據描述方法，通過局部分塊和局部樣本重構，使異常數據檢測方法能夠捕捉數據的全局幾何結構，而且具備揭示數據局部幾何結構信息的能力，具有較好監測異常數據的性能優勢。
【專利說明】一種局部分塊的一類支持向量數據描述方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及數據異常檢測領域，尤其涉及一種局部分塊的一類支持向量數據描述方法。
【背景技術】
[0002]現有通過對正常樣本數據的學習進而獲得其特徵屬性的過程稱為異常檢測，隸屬於一類分類問題。在許多應用領域，如假幣識別，醫療診斷，機器故障診斷，生物發酵過程異常監測，通信領域輻射源個體識別等，獲得異常數據的可能性很小，且獲取的過程需要花費大量的人力和物力。因此，異常檢測在近幾十年裡得到了廣泛關注。
[0003]一類支持向量數據描述的異常檢測方法一直得到較大關注。許多學者提出了諸多改進版本，如小球體大間隔方法、多球支持向量數據描述方法等。上述異常檢測方法在構建數學模型時，僅僅考慮到數據的全局幾何結構，而忽略了數據的局部幾何結構，導致隱藏在局部結構中的信息丟失，降低了上述方法在異常數據檢測中的識別精度。

【發明內容】

[0004]本發明為了解決現有技術問題，既考慮到數據的全局幾何結構，也考慮到數據的局部幾何結構，設計一種實現有效的異常數據檢測的局部分塊的一類支持向量數據描述方法。
[0005]本發明的技術方案是:一種局部分塊的一類支持向量數據描述方法，包括如下步驟:
[0006]步驟1:對樣本集X= (x1；-,xN)進行局部分塊，得到各個局部分塊Pi (i = Ir..，N)，具體方法為:把Xi對應最近鄰個數K的最近鄰樣本集
【權利要求】
1.一種局部分塊的一類支持向量數據描述方法，其特徵在於:包括如下步驟: 步驟1:對樣本集X= (X1,…，XN)進行局部分塊，得到各個局部分塊Pi(i = 1，…，N)，具體方法為:把Xi對應最近鄰個數K的最近鄰樣本集
2.根據權利要求1所述的一種局部分塊的一類支持向量數據描述方法，其特徵在於:步驟I中的最近鄰個數K從網格{2，3，…，14}中選擇。
3.根據權利要求1所述的一種局部分塊的一類支持向量數據描述方法，其特徵在於:步驟2中的熱核參數h從網格表{2_14，2_13，…，213，214}中選擇。
4.根據權利要求1所述的一種局部分塊的一類支持向量數據描述方法，其特徵在於:步驟3中的核函數k(.,.)選為高斯核函數
k (Xi, Xj) = exp (-1 I X1-Xj I 12/2 σ 2) 其中核帶寬參數 σ =2-003=(-4.5,-4.0, -,4.0,4.5}, σ^是樣本數據平均2範數的平方根。
【文檔編號】G06F19/00GK103870682SQ201410071393
【公開日】2014年6月18日 申請日期:2014年2月28日 優先權日:2014年2月28日
【發明者】蔣雲良, 胡文軍, 王培良, 陶劍文, 樓俊鋼, 皋軍 申請人:湖州師範學院