单类支持向量机

作品数：114被引量：542H指数：11
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单类支持向量机融合深度自编码器的异常检测模型被引量：12
《计算机科学》2022年第3期144-151,共8页武玉坤 李伟 倪敏雅 许志骋 
国家自然科学基金(61502422,61972056);浙江省自然科学基金(LY18F020028);浙江省科技厅公益项目(2017C33108);浙江省教育厅一般科研项目(Y202044619)。
大规模高维不平衡数据是异常检测中的重大挑战。单类支持向量机在处理不平衡数据方面非常有效,但不适合大规模高维数据,同时单类支持向量机的核函数对检测性能也具有重要的影响。文中提出了一个深度自编码器与单类支持向量机相结合的异...
关键词：深度自编码器 单类支持向量机 异常检测 混合模型 
基于上采样单分类的智能手机手势密码隐式身份认证机制
《计算机科学》2020年第11期19-24,共6页姚沐言 陶丹 
国家自然科学基金“面上”基金项目(61872027);综合业务网理论及关键技术国家重点实验室开放研究基金(ISN21-16)。
现有智能手机往往使用广泛且存储有敏感信息,一旦丢失会造成巨大的安全隐患,故数据安全的重要性日益凸显。鉴于传统认证策略的脆弱性,提出了一种基于上采样单分类的隐式身份认证机制。首先,融合使用了时间、二维及三维等多类手机内置传...
关键词：隐式身份认证 手势密码 单类支持向量机 超小规模训练集 上采样 
超球体单类支持向量机的SMO训练算法被引量：10
《计算机科学》2008年第6期178-180,共3页徐图 罗瑜 何大可 
由于One-class支持向量机能用于无监督学习,被广泛用于信息安全、图像识别等领域中。而超球体One-class支持向量机能生成一个合适的球体,将训练样本包含其中,故更适合于呈球形分布的样本学习。但由于超球体One-class支持向量机没有一种...
关键词：无监督学习 超球体One-class支持向量机 SMO训练算法 
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