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基于混合多樣性生成與修剪的集成單類分類算法

劉家辰 苗啟廣 曹瑩 宋建鋒 權(quán)義寧

劉家辰, 苗啟廣, 曹瑩, 宋建鋒, 權(quán)義寧. 基于混合多樣性生成與修剪的集成單類分類算法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2015, 37(2): 386-393. doi: 10.11999/JEIT140161
引用本文: 劉家辰, 苗啟廣, 曹瑩, 宋建鋒, 權(quán)義寧. 基于混合多樣性生成與修剪的集成單類分類算法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2015, 37(2): 386-393. doi: 10.11999/JEIT140161
Liu Jia-Chen, Miao Qi-Guang, Cao Ying, Song Jian-Feng, Quan Yi-Ning. Ensemble One-class Classifiers Based on Hybrid Diversity Generation and Pruning[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(2): 386-393. doi: 10.11999/JEIT140161
Citation: Liu Jia-Chen, Miao Qi-Guang, Cao Ying, Song Jian-Feng, Quan Yi-Ning. Ensemble One-class Classifiers Based on Hybrid Diversity Generation and Pruning[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(2): 386-393. doi: 10.11999/JEIT140161

基于混合多樣性生成與修剪的集成單類分類算法

doi: 10.11999/JEIT140161
基金項(xiàng)目: 

國(guó)家自然科學(xué)基金(61272280, 41271447, 61272195),教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(NCET-12-0919),中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(K5051203020, K5051303016, K5051303018, BDY081422, K50513100006)和西安市科技局項(xiàng)目(CXY1341(6))資助課題

Ensemble One-class Classifiers Based on Hybrid Diversity Generation and Pruning

  • 摘要: 針對(duì)傳統(tǒng)集成學(xué)習(xí)方法直接應(yīng)用于單類分類器效果不理想的問(wèn)題,該文首先證明了集成學(xué)習(xí)方法能夠提升單類分類器的性能,同時(shí)證明了若基分類器集不經(jīng)選擇會(huì)導(dǎo)致集成后性能下降;接著指出了經(jīng)典集成方法直接應(yīng)用于單類分類器集成時(shí)存在基分類器多樣性嚴(yán)重不足的問(wèn)題,并提出了一種能夠提高多樣性的基單類分類器混合生成策略;最后從集成損失構(gòu)成的角度拆分集成單類分類器的損失函數(shù),針對(duì)性地構(gòu)造了集成單類分類器修剪策略并提出一種基于混合多樣性生成和修剪的單類分類器集成算法,簡(jiǎn)稱為PHD-EOC。在UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和惡意程序行為檢測(cè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,PHD-EOC算法兼顧多樣性與單類分類性能,在各種單類分類器評(píng)價(jià)指標(biāo)上均較經(jīng)典集成學(xué)習(xí)方法有更好的表現(xiàn),并降低了決策階段的時(shí)間復(fù)雜度。
  • 加載中
計(jì)量
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出版歷程
  • 收稿日期:  2014-01-24
  • 修回日期:  2014-06-03
  • 刊出日期:  2015-02-19

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