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1. 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

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

摘要（473）

PDF （736KB）（519）

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(OCSVDD_LP)。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OCSVDD_LP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OCSVDD_LP在异常检测中具有较好的性能优势。

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2. 软件失效时间数据相关性研究

楼俊钢江建慧

计算机应用 2010, 30 (3): 600-602.

摘要（1386）

PDF （552KB）（1040）

通过考虑失效时间依赖于在它之前的m个失效时间数据，使用相关向量机(RVM)对软件失效时间数据进行学习从而捕捉失效时间内在的依赖关系。采用Mann-Kendall方法和Sen提出的非参数化方法，来检测m值不同时SVM软件可靠性模型预测值的变化趋势,在可靠性预测时，判断现时失效时间数据是否能比较久之前观测的失效时间数据更好地用以预测未来，最后运用实验方法得到了m的合理取值范围。