Local Similarity-Based Fuzzy Multiple Kernel One-Class Support Vector Machine
المؤلفون المشاركون
He, Q.
Zhang, C.L.
Wang, H. Y.
Zhang, Qingshuo
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
One-class support vector machine (OCSVM) is one of the most popular algorithms in the one-class classification problem, but it has one obvious disadvantage: it is sensitive to noise.
In order to solve this problem, the fuzzy membership degree is introduced into OCSVM, which makes the samples with different importance have different influences on the determination of classification hyperplane and enhances the robustness.
In this paper, a new calculation method of membership degree is proposed and introduced into the fuzzy multiple kernel OCSVM (FMKOCSVM).
The combined kernel is used to measure the local similarity between samples, and then, the importance of samples is determined based on the local similarity between training samples, so as to determine the membership degree and reduce the impact of noise.
The proposed membership requires only positive data in the calculation process, which is consistent with the training set of OCSVM.
In this method, the noise has a smaller membership value, which can reduce the negative impact of noise on the classification boundary.
Simultaneously, this method of calculating membership has a higher efficiency.
The experimental results show that FMKOCSVM based on proposed local similarity membership is efficient and more robust to outliers than the ordinary multiple kernel OCSVMs.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
He, Q.& Zhang, Qingshuo& Wang, H. Y.& Zhang, C.L.. 2020. Local Similarity-Based Fuzzy Multiple Kernel One-Class Support Vector Machine. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144909
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
He, Q.…[et al.]. Local Similarity-Based Fuzzy Multiple Kernel One-Class Support Vector Machine. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144909
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
He, Q.& Zhang, Qingshuo& Wang, H. Y.& Zhang, C.L.. Local Similarity-Based Fuzzy Multiple Kernel One-Class Support Vector Machine. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144909
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1144909
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