A Core Set Based Large Vector-Angular Region and Margin Approach for Novelty Detection
المؤلفون المشاركون
Chen, Jiusheng
Zhang, Xiaoyu
Guo, Kai
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-02-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A large vector-angular region and margin (LARM) approach is presented for novelty detection based on imbalanced data.
The key idea is to construct the largest vector-angular region in the feature space to separate normal training patterns; meanwhile, maximize the vector-angular margin between the surface of this optimal vector-angular region and abnormal training patterns.
In order to improve the generalization performance of LARM, the vector-angular distribution is optimized by maximizing the vector-angular mean and minimizing the vector-angular variance, which separates the normal and abnormal examples well.
However, the inherent computation of quadratic programming (QP) solver takes O(n3) training time and at least O(n2) space, which might be computational prohibitive for large scale problems.
By (1+ε) and (1-ε)-approximation algorithm, the core set based LARM algorithm is proposed for fast training LARM problem.
Experimental results based on imbalanced datasets have validated the favorable efficiency of the proposed approach in novelty detection.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Jiusheng& Zhang, Xiaoyu& Guo, Kai. 2016. A Core Set Based Large Vector-Angular Region and Margin Approach for Novelty Detection. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111769
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Jiusheng…[et al.]. A Core Set Based Large Vector-Angular Region and Margin Approach for Novelty Detection. Mathematical Problems in Engineering No. 2016 (2016), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111769
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Jiusheng& Zhang, Xiaoyu& Guo, Kai. A Core Set Based Large Vector-Angular Region and Margin Approach for Novelty Detection. Mathematical Problems in Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111769
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1111769
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر