基于支持向量数据描述的高效异常数据检测算法

• 作者: 张德贤 段爱玲 王自强
• 来源期刊: 吉林大学学报(工学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 自动控制技术 异常检测 支持向量数据描述 支持向量机 最小闭包球
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 页码范围: 499-503
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

为了解决大规模数据中的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的高效离群数据检测算法.该算法的核心思想为:首先利用SVDD获得包含单类数据的最小球形边界,然后通过该边界对未知样本数据进行分类,并利用最小闭包球算法对SVDD分类器进行优化求解.在UCI机器学习数据集和入侵检测数据集上将该算法与其他离群数据检测算法进行了实验比较,结果表明,该算法不仅获得了更高的检测准确率,而且具有较低的运行时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张德贤		88	431	10.0	17.0
2	王自强		19	122	6.0	10.0
3	段爱玲		13	49	4.0	6.0