基于最小包含球的大数据集域自适应快速算法

• 作者: 俞林 王士同 许敏 顾鑫
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 领域自适应 支持向量域描述(SVDD) 最小包含球(MEB) 核心集 大数据集
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 159-168
• 页数: 10页
• 分类号: TP181
• 字数: 9392字
• 语种: 中文

摘要

相同应用领域,不同时间、地点或设备检测到的数据域不一定完整.文中针对如何进行数据域间知识传递问题,提出相同领域的概率分布差异可用两域最小包含球中心点表示且其上限与半径无关的定理.基于上述定理,在原有支持向量域描述算法基础上,提出一种数据域中心校正的领域自适应算法,并利用人造数据集和KDD CUP 99入侵检测数据集验证该算法.实验表明,这种领域自适应算法具有较好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学数字媒体学院	528	3424	23.0	37.0
2	俞林	无锡职业技术学院物联网技术学院	117	583	12.0	17.0
3	许敏	江南大学数字媒体学院	45	204	9.0	13.0
7	顾鑫	江南大学数字媒体学院	13	236	8.0	13.0