【摘 要】
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粗糙one-class支持向量机（ROCSVM）是一种一类支持向量机,它通过核函数映射,定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地对决策超平面产生
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江南大学晓山股份联合实验室
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粗糙one-class支持向量机（ROCSVM）是一种一类支持向量机,它通过核函数映射,定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地对决策超平面产生影响。由于ROCSVM训练集只有正类样本,因此充分挖掘和利用训练样本的分类特征对于提高ROCSVM的分类性能有重要意义。为此,提出了一种基于训练样本分类特征贡献度的加权高斯核函数（λ-RBF）：先对训练样本做主成分分析（PCA）得到按特征值排序的向量集,以此向量集构造核函数,使得特征值较大的维度在核函数中起较大的作用。在UCI
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