节点文献

基于主动学习的SVDD预警技术

Support vector data description early warning technique based on active learning

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 林健彭敏晶

【Author】 LIN Jian 1,PENG Min-jing 1,2(1.Institute of Systems Science & Technology,Wuyi University,Jiangmen 529020,China;2.College of Business Administration,South China University of Technology,Guangzhou 510641,China)

【机构】 五邑大学系统科学与技术研究所五邑大学系统科学与技术研究所 广东江门529020广东江门529020华南理工大学工商管理学院广东广州510641

【摘要】 针对当前的主要预警方法的问题,提出基于主动学习的支持向量数据描述预警技术,并给出了该技术的实现过程。该技术利用支持向量数据描述解决了缺少预警警兆数据的问题,利用主动学习解决了正常样本和待测样本数据量大的问题,以某地区的宏观经济运行预警系统为例,证明了该技术的有效性。

【Abstract】 In order to solve the problem of inapplicability of current early warning methods,a support vector data description early warning technique based on active learning is proposed.And implementation of the technique is detailedly presented.In the technique,support vector data description is used to choose “ill-represented” samples and active learning was used to cope with the the large size of observations.An early warning experiment is conducted on a macro-economic dataset to verify the proposed technique.

【关键词】 预警主动学习支持向量数据描述样本
【Key words】 early warningactive LearningSVDDsamples
【基金】 国家自然科学基金资助项目(70471074);广东省科技厅计划基金资助项目(2004B36001051)
  • 【文献出处】 辽宁工程技术大学学报 ,Journal of Liaoning Technical University , 编辑部邮箱 ,2006年S1期
  • 【分类号】F224
  • 【被引频次】6
  • 【下载频次】183
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络