本文選題：異常檢測 + 模糊理論��； 參考：《計算機應(yīng)用研究》2017年03期

【摘要】：針對當(dāng)前異常檢測方法面臨的分類性能有限以及分類結(jié)果易受噪聲影響等問題,在分析當(dāng)前異常檢測方法的基礎(chǔ)上,提出模糊大間隔最小超球模型FMHM。該模型引入模糊理論,在一定程度上減少了噪聲對分類結(jié)果的影響;正常樣本與奇異樣本之間的間隔最大化確保錯分率最小。標(biāo)準(zhǔn)UCI數(shù)據(jù)集上的比較實驗表明,較之單類支持向量機(OCSVM)、支持向量數(shù)據(jù)描述(SVDD)、K近鄰(KNN)等算法,所提方法 FMHM在異常檢測方面具有一定優(yōu)勢。
[Abstract]:In view of the limited classification performance of current anomaly detection methods and the vulnerability of classification results to noise, based on the analysis of current anomaly detection methods, a fuzzy large interval minimum hypersphere model FMHM is proposed. Fuzzy theory is introduced into the model to reduce the influence of noise on classification results to a certain extent and the maximum interval between normal and singular samples ensures the minimum error rate. The comparison experiments on standard UCI data sets show that the proposed method FMHM has some advantages in anomaly detection over single class support vector machines (OCSVM), support vector data description (SVDD) and K-nearest neighbor (KNN) algorithms.
【作者單位】： 山西大學(xué)商務(wù)學(xué)院信息學(xué)院;中北大學(xué)計算機與控制工程學(xué)院;
【基金】：山西省自然科學(xué)基金資助項目(201601D011042) 山西省高等學(xué)校創(chuàng)新人才支持計劃資助項目(2016)
【分類號】：O159

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本文編號：2110902