支持向量数据描述

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基于时间序列异常检测的航空发动机故障诊断
《航空工程进展》2025年第2期121-133,共13页王茵茹 
航空发动机的故障诊断存在数据偏斜问题,即故障样本数量远少于正常样本数量,且故障样本无法反映整个运行工况,导致常规的分类模型泛化能力较差。针对上述问题,提出一种基于改进的深度支持向量数据描述的时间序列异常检测模型。使用长短...
关键词：异常检测 故障诊断 支持向量数据描述 时间序列 航空发动机 
利用支持向量数据描述和递归特征消除的水下慢速小目标轨迹特征选择方法
《声学学报》2025年第2期475-485,共11页赖凯 刘雄厚 杨益新 
国家自然科学基金项目(U2341203,12274346);国家重点研发计划项目(2016YFC1400200)资助。
针对水下慢速小目标已有跟踪轨迹特征性能不优、信息冗余而导致分类识别性能不佳的问题,提出了利用改进支持向量数据描述(ISVDD)和递归特征消除(RFE)的ISVDD-RFE轨迹特征选择方法。首先,所提方法选择单分类SVDD以适配小目标分类识别所...
关键词：水下慢速小目标 分类识别 轨迹特征 特征选择 支持向量数据描述 递归特征消除 
基于多元模糊支持向量数据描述的供电均衡性实时一体化监测方法
《微型电脑应用》2025年第1期187-192,共6页刘津铭 周智成 阳晟 阮航 
为了提高供电稳定性,满足用户供电需求,提出基于多元模糊支持向量数据描述的供电均衡性实时一体化监测方法。采集可衡量输电线路运行状态的电流、电压以及输电线路线芯温度实时数据,建立包含各输电线路运行状态类型的供电均衡状态样本...
关键词：多元模糊 支持向量数据描述 供电均衡性 实时监测 竞争凝聚算法 
带高斯核的支持向量数据描述问题的高效积极集法
《计算机应用》2024年第12期3808-3814,共7页张奇业 曾心蕊 
北京航空航天大学研究生教育与发展研究专项基金资助项目(JG2023014)。
针对积极集法求解支持向量数据描述(SVDD)问题时,在大规模数据场景下每次迭代计算量大、效率低的问题,设计一种带高斯核的SVDD问题的高效积极集法(ASM-SVDD)。首先,利用SVDD对偶模型约束条件的特殊性,每次迭代求解一个降维的等式约束子...
关键词：支持向量数据描述 二次规划 积极集法 异常值检测 有限终止性 
基于自动机器学习的织物瑕疵检测方法
《计算机与数字工程》2024年第11期3426-3432,共7页罗海驰 张家玮 李岳阳 
在解决许多实际的计算机视觉问题时,卷积神经网络(CNN)已经展现了比传统机器学习更强大的能力。但在解决一个具体的问题时,需要针对特定数据集,在掌握该领域具体知识情况下,才能设计出比较有效的CNN结构。而在这个构造过程中,需要花费...
关键词：自动机器学习 卷积神经网络 单分类深度支持向量数据描述 随机漂移粒子群优化算法 瑕疵检测 
一种改进的DSVDD异常检测方法
《舰船电子工程》2024年第11期128-133,共6页曲建岭 陈永展 戴豪民 王元鑫 
国家自然科学基金项目(编号:82102002)资助。
为解决传统异常检测方法泛化性能较低等问题,提出一种基于混合核最大相关熵的深度支持向量数据描述(MM-DSVDD)异常检测方法。首先,使用最大相关熵损失函数替换均方差误差损失函数;然后,由混合核改进最大相关熵损失函数原有的固定核,提...
关键词：混合核 最大相关熵 异常检测 状态监控 深度支持向量数据描述 
基于DBSVDD-RVR的多模态间歇过程质量变量在线软测量
《化工学报》2024年第9期3231-3241,共11页李季 王建林 何睿 周新杰 王雯 赵利强 
国家自然科学基金项目(61973025,62373036)。
现有的多模态间歇过程软测量未考虑过程数据的批次差异及过渡模态的复杂时变特性,影响了间歇过程模态识别的合理性及质量变量在线软测量的准确性。提出了一种基于双边界支持向量数据描述-相关向量回归(double boundary support vector d...
关键词：间歇式 双边界支持向量数据描述 在线模态识别 模型 预测 
基于可缩放hinge损失的支持向量数据描述
《湖州师范学院学报》2024年第8期36-46,共11页王余波 胡文军 王士同 
国家自然科学基金项目(U20A20228,61772198)。
支持向量数据描述(SVDD)极易受到异常值的影响,导致其鲁棒性不佳.利用可缩放的hinge损失函数,提出一种新的支持向量数据描述方法(RH-SVDD).将有界可缩放的hinge损失作为松弛变量构建超球模型;通过共轭函数理论将超球模型转化为凸优化问...
关键词：支持向量数据描述 可缩放hinge损失 半二次优化 鲁棒性 
基于MKMCC-DSVDD的航空发动机异常检测方法被引量：1
《科学技术与工程》2024年第21期9218-9226,共9页曲建岭 陈永展 王小飞 王元鑫 
国家自然科学基金(82102002)。
为解决传统航空发动机异常检测方法准确率和泛化性能较低的问题,提出一种混合核最大相关熵的深度支持向量数据描述(mixed kernel maximum correntropy criterion-deep support vector data description,MKMCC-DSVDD)方法。首先,采用合...
关键词：航空发动机 样本非均衡 异常检测 状态监控 深度支持向量数据描述 
基于混合高斯先验变分自编码器的深度多球支持向量数据描述
《计算机科学》2024年第6期135-143,共9页武慧囡 邢红杰 李刚 
国家自然科学基金(61672205);河北省自然科学基金(F2017201020);河北大学高层次人才科研启动项目(521100222002);复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心开放基金(ESIC202101)。
随着数据维度和规模的不断增加,基于深度学习的异常检测方法取得了优异的检测性能,其中深度支持向量数据描述(Deep SVDD)得到了广泛应用。然而,要缓解超球崩溃问题,就需要对Deep SVDD中映射网络的各种参数施加约束。为了进一步提高Deep ...
关键词：深度支持向量数据描述 混合高斯先验 变分自编码器 异常检测 超球崩溃 
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