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::: 研發成果

論文

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【年度】98 年研發成果
【項目】 論文
【領域】 軍品釋商科專
【類別】 機電運輸
計畫名稱 機械與運輸領域軍品釋商第二期計畫
論文名稱 一種新的用於SVDD中的產生離群值方法
論文類型 研討會
發表處 2009國防科技釋商機會與挑戰暨科專計畫期中論文發表會
發表人 王啟凱
發表日期 98/06/25
國家 國內
內容摘要 資料描述的目的(亦稱為單類別識別)在於對目標資料提供一個緊密的資料描述方式。常用於離群值偵側或傳統的多類別識別問題。其中支援向量資料描述為近年來逐漸受到重視的一種方法。然而受限於樣本資料的個數,實驗結果常常無法更為精確地判斷出可緊密環繞目標資料集的識別子。本研究針對單類別識別中SVDD方法提出改進方式,利用既有樣本資料為基礎,以產生人工離群值方式增加訓練資料集,並結合N摺M次交叉驗證來獲得最佳之懲罰因子參數C及間距寬度參數S。最後以Iris、Wine、Balance-scale,以又Ionosphere四個UCI標準資料庫做為資料來源,驗證其分類結果與效率。