《单分类支持张量机模型及算法研究》PDF下载

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  • 作  者:陈艳燕著
  • 出 版 社:北京:中国农业大学出版社
  • 出版年份:2017
  • ISBN:9787565518263
  • 页数:162 页
图书介绍:基于张量数据的机器学习方法近年来一直是机器学习领域的前沿课题。在错误诊断、人脸识别、入侵检测、文本分类等领域,我们经常会遇到单分类问题。以单分类支持向量机为代表的传统单分类算法使用向量作为输入数据,当输入数据为张量时有一定的局限性。近年来,直接使用张量作为输入数据的机器学习算法得到了研究者的广泛关注。因此,作者在查阅大量相关文献的基础上,对基于张量数据的单分类问题进行了研究,具有重要的理论意义和实用价值。

第1章 绪论 1

1.1 研究背景与意义 1

1.2 国内外研究现状 3

1.2.1 单分类支持向量机的研究进展 4

1.2.2 支持张量机的研究进展 6

1.3 预备知识 10

1.3.1 支持向量机理论 10

1.3.2 单分类支持向量机 16

1.3.3 张量理论 24

第2章 基于超平面的线性单分类支持张量机 36

2.1 基于2阶张量的LOCSTM模型及其算法 37

2.1.1 基于2阶张量的LOCSTM模型 37

2.1.2 算法实现 41

2.1.3 数值实验 43

2.2 基于高阶张量的LOCSTM模型及其算法 50

2.2.1 基于高阶张量的LOCSTM模型 51

2.2.2 算法实现 52

2.2.3 数据实验 54

第3章 基于超球的单分类支持张量机 65

3.1 基于2阶张量的LSTDD模型及算法 65

3.1.1 基于2阶张量的LSTDD模型 66

3.1.2 算法实现 70

3.2 高阶张量的LSTDD模型及其算法 72

3.2.1 高阶张量的LSTDD模型 73

3.2.2 算法实现 74

3.3 数值实验 76

3.3.1 向量数据实验 76

3.3.2 张量数据实验 82

第4章 非线性单分类支持张量机 91

4.1 2阶张量核矩阵 92

4.2 基于超平面的非线性单分类支持张量机 93

4.2.1 基于超平面的非线性单分类支持张量机模型 93

4.2.2 算法实现 99

4.3 基于超球的非线性单分类支持张量机 101

4.3.1 基于超球的非线性单分类支持张量机模型 101

4.3.2 算法实现 107

4.4 OCSTM与STDD模型的等价条件分析 109

4.5 OCSTM数值实验 112

4.5.1 向量数据实验 112

4.5.2 张量数据实验 128

4.6 STDD数值实验 134

4.6.1 向量数据实验 134

4.6.2 张量数据实验 141

参考文献 145

后记 161