版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 成果详情

基于相关熵和距离方差的支持向量数据描述选择性集成

认领
导出
下载 Link by 中国知网学术期刊 Link by 维普学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Selective Ensemble of SVDDs Based on Correntropy and Distance Variance
作者:
邢红杰;魏勇乐
作者机构:
[魏美才; 聂海燕] 中南林学院环境资源系
语种:
中文
关键词:
单类分类;支持向量数据描述;相关熵;选择性集成
关键词(英文):
One-class classification;Support vector data description;Correntropy;Selective ensemble
期刊:
计算机科学
期刊(英文):
Computer Science
ISSN:
1000-7482
年:
2016
卷:
19
期:
05
页码:
252-256+264
基金类别:
国家自然科学基金项目(61473111); 河北省自然科学基金项目(F2013201060); 河北大学基金项目(3504020)资助;
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
林学院
摘要:
提出基于信息理论学习中相关熵和距离方差的支持向量数据描述选择性集成。利用相关熵代替均方误差来度量集成的紧致性,构造出更为紧致的分类边界;利用距离方差集成度量集成中基分类器间的差异性,以提高集成模型的差异性;在目标函数中增加基于L_1范数的正则化项,实现选择性集成。此外,利用半二次优化技术对所提选择性集成模型进行求解。与单个支持向量数据描述、基于Bagging的支持向量数据描述集成以及基于AdaBoost的支持向量数据描述集成相比,所提方法取得了更优的分类性能。
摘要(英文):
Selective ensemble of support vector data description(SVDD)based on correntropy of information theoretic learning and distance variance was proposed.Correntropy is utilized to substitute mean square error to measure the compactness of ensemble and construct more compact classification boundary.Distance variance is used to measure the diversity of base classifiers to enhance the diversity of the ensemble model.An L_1 norm based regularization term is introduced into the objective function to implement the selective ensemble.Moreover,the half-q...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com