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基于核学习向量量化和单类分类器集成的异常检测方法及相关问题研究

2011年 基础理论
  • 成果简介
本项目属于机器学习和模式识别领域前沿课题，主要是为异常检测及其相关问题提出新方法和新理论。异常检测通常被看成是机器学习和模式识别中的一类分类问题，它能够对训练过程中不曾出现的新数据成功地加以辨识。现实生活中存在大量这方面的实例，如：网络安全防御体系中的入侵检测、安全审计系统和金融领域中的用户行为异常检测、控制领域中的机器故障诊断等。近年来，在国内外涌现了大量的异常检测方法，概括起来可分为三...
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