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基于支持对象的野点检测方法

Approach of Outlier Detection Based on Support Objects

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【作者】 肖健华

【Author】 XIAO Jianhua (Institute of Intelligent Technology & Systems, Wuyi University, Jiangmen 529020 )

【机构】 五邑大学智能技术与系统研究所 江门 529020

【摘要】 从模式识别的角度出发,分析了基于核的野点检测方法,指出随着样本数目的增 加,该方法会因为过大的优化规模而无法实际操作,为此提出了基于支持对象的野点检测方 法,该方法大大降低了运算规模和内存需求,保证了野点检测实时性的要求?

【Abstract】 From the point of view of pattern recognition, the paper analyzes t he outlier detection method and points out that the method may become have to re alize with the increase ment of samples. In order to reduce the size of optimiza tion, the approach of outlier detection based on support objects is proposed. By the new method, the operation size can be reduced greatly, and the demand of r eal-time can be met.

【关键词】 野点检测支持对象核方法
【Key words】 Outlier detectionSupport objectKernel method
【基金】 国家自然科学基金资助项目(70071023);广东省自然科学基金资助项目(0213 49)
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2003年11期
  • 【分类号】TP311
  • 【被引频次】11
  • 【下载频次】213
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