计算机应用 ›› 2015, Vol. 35 ›› Issue (4): 1026-1029.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.04.1026

• 人工智能 • 上一篇    下一篇

局部分块的一类支持向量数据描述

杨小明, 胡文军, 楼俊钢, 蒋云良   

  1. 湖州师范学院 信息工程学院, 浙江 湖州 313000
  • 收稿日期:2014-11-10 修回日期:2014-12-12 出版日期:2015-04-10 发布日期:2015-04-08
  • 通讯作者: 杨小明
  • 作者简介:杨小明(1978-),男,浙江湖州人,实验师,硕士,主要研究方向:网络安全、系统架构; 胡文军(1977-),男,安徽绩溪人,副教授,博士,CCF会员,主要研究方向:模式识别、人工智能; 楼俊钢(1982-),男,浙江义乌人,副教授,博士,CCF会员,主要研究方向:软件可靠性建模、可信计算; 蒋云良(1967-),男,浙江海宁人,教授,博士,CCF会员,主要研究方向:图形图像处理、模式识别、数据融合。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(61370173, 61103051, 61174029);浙江省自然科学基金资助项目(LY13F020011);浙江省公益性技术应用研究计划项目(2014C31084, 2013C31097);湖州市公益性应用技术研究重点资助项目(2013GZ02)。

One-class support vector data description based on local patch

YANG Xiaoming, HU Wenjun, LOU Jungang, JIANG Yunliang   

  1. School of Information Engineering, Huzhou Teachers College, Huzhou Zhejiang 313000, China
  • Received:2014-11-10 Revised:2014-12-12 Online:2015-04-10 Published:2015-04-08

摘要:

针对支持向量数据描述(SVDD)不能鉴别数据局部几何结构信息问题,提出了一种新颖的异常数据检测方法,称为局部分块的一类支持向量数据描述(OCSVDDLP)。首先对数据进行局部分块,然后利用局部分块进行样本重构,最后采用SVDD对重构样本进行学习进而获得决策模型。人造数据集实验结果表明OCSVDDLP能够捕捉数据的全局几何结构,也具备揭示数据局部几何结构信息的能力;真实数据集实验结果表明OCSVDDLP在异常检测中具有较好的性能优势。

关键词: 异常检测, 支持向量, 支持向量数据描述, 局部分块, 样本重构

Abstract:

Because Support Vector Data Description (SVDD) fails in identifying the local geometric information, a new detection method, called One-class SVDD based on Local Patch (OCSVDDLP), was proposed. First, the data was divided into many local patches. Then, each sample was reconstructed by using the corresponding local patch. Finally, the decision model was obtained through training on the reconstruction data with SVDD. The experimental results on the artificial data set demonstrate that OCSVDDLP can not only capture the global geometric structure of the data set, but also uncover the local geometric information. Besides, the results on real-world data sets validate the effectiveness of the proposed method.

Key words: abnormal detection, support vector, Support Vector Data Description (SVDD), local patch, sample reconstruction

中图分类号: