[發明專利]一種局部分塊的一類支持向量數據描述方法

有效

• 申請號: 201410071393.5
• 申請日: 2014-02-28
• 公開（公告）號: CN103870682B
• 公開（公告）日: 2017-04-19
• 發明（設計）人: 蔣云良;胡文軍;王培良;陶劍文;樓俊鋼;皋軍
• 申請（專利權）人: 湖州師范學院
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 杭州宇信知識產權代理事務所(普通合伙)33231
• 代理人: 張宇娟

1.一種局部分塊的一類支持向量數據描述方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟1：對樣本集X＝(x₁,…,x_N)進行局部分塊，得到各個局部分塊P_i(i＝1,…,N)，具體方法為：把x_i對應最近鄰個數K的最近鄰樣本集所構成的局部區域稱為x_i在樣本集X上的一個局部分塊，其中，表示x_i的第p個最近鄰樣本點；

步驟2：計算重構系數其中，x_i的局部重構系數h為熱核參數，得到重構系數矩陣W＝(w₁,…w_N)，用來權衡局部分塊內不同樣本對該局部區域內在幾何結構的貢獻程度；

步驟3：通過核函數計算核矩陣K，其中k(·,·)為核函數，其中就是將類似原始一類支持向量的數據原本不可分的狀態映射到高維的希爾伯特空間中進行可分化；

步驟4：設定核化模型：

$\min R^2+C\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{\mathrm{\ξ}}_i$

其中通過拉格朗日獲得所述核化模型的對偶形式：C為懲罰系數；

步驟5：將步驟2得到的重構系數矩陣和步驟3得到的核矩陣代入步驟4的對偶形式，得到拉格朗日乘子向量α：α＝(α₁,…,α_N)^T；

步驟6：根據決策函數

f(x)＝R²+2[k(x,x₁),…,k(x,x_N)]Wα-k(x,x)-α^T(W^TKW)α對未知樣本x進行決策，其中核化后的球心：w_s是拉格朗日乘子α_s滿足0＜α_s＜C條件所對應樣本點x_s的重構系數向量，若f(x)≥0，則x為正常樣本，否則為異常樣本。

2.根據權利要求1所述的一種局部分塊的一類支持向量數據描述方法，其特征在于：步驟1中的最近鄰個數K從網格{2,3,…,14}中選擇。

3.根據權利要求1所述的一種局部分塊的一類支持向量數據描述方法，其特征在于：步驟2中的熱核參數h從網格表{2^-14,2^-13,…,2¹³,2¹⁴}中選擇。

4.根據權利要求1所述的一種局部分塊的一類支持向量數據描述方法，其特征在于：步驟3中的核函數k(·,·)選為高斯核函數

k(x_i,x_j)＝exp(-||x_i-x_j||²/2σ²)

其中核帶寬參數σ＝2^mσ₀,m＝{-4.5,-4.0,…,4.0,4.5}，

σ₀是樣本數據平均2范數的平方根。