吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (05): 1369-1373.

• 论文 • 上一篇    下一篇

基于人工免疫核聚类的支持向量数据描述方法

刘大有1,2,谷方明1,2,王生生1,2   

  1. 1.吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春130012; 2.吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室, 长春130012
  • 收稿日期:2010-08-04 出版日期:2011-09-01 发布日期:2011-09-01
  • 通讯作者: 王生生(1974-),男,教授,博士生导师.研究方向:时空推理,时空数据挖掘. E-mail:wss@jlu.edu.cn
  • 作者简介:刘大有(1942-),男,教授,博士生导师.研究方向:知识工程与专家系统,分布智能,多Agent系统,时空推理,数据挖掘.E-mail:liudy@jlu.edu.cn
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(60773099, 60873149, 60973088);“863”国家高技术研究发展计划项目(2006AA10Z245);吉林大学科学前沿与交叉学科创新项目(200903178);中央高校基本科研业务费专项基金项目.

Support vector data description based on artificial immune kernel clustering

LIU Da-you1,2, GU Fang-ming1,2, WANG Sheng-sheng1,2   

  1. 1.College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012,China|2.Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China
  • Received:2010-08-04 Online:2011-09-01 Published:2011-09-01

摘要:

为使支持向量数据描述(SVDD)能应用于无监督多分类情况,提出了一种基于人工免疫核聚类的支持向量数据描述(AIKCSVDD)方法。AIKCSVDD将人工免疫核聚类产生的记忆抗体作为目标数据点,使用SVDD方法进行多类学习。在AIKCSVDD中,一方面实现了用核聚类方法解决各类数据边界不清晰的长处与免疫网络聚类方法全局收敛、不需要先验知识的优点的有机结合;另一方面,由于用记忆抗体代替原始数据进行学习,从而更好展现了原始数据的全局分布特征。与基于K-means聚类multi-SVDD方法相比,AIKCSVDD不需要事先指定分类数;在人工数据集和UCI数据集上的实验表明,在为multi-SVDD指定分类数的情况下,AIKCSVDD仍比multi-SVDD具有更好的分类性能。

关键词: 人工智能, 支持向量数据描述, 人工免疫网络, 核聚类

Abstract:

Support Vector Data Description (SVDD) is a typical supervised one-class classifier. To apply SVDD to unsupervised multi-class settings, a new Artificial Immune Kernel Clustering based SVDD (AIKC-SVDD) is proposed. It uses memory antibodies generated with artificial immune kernel clustering method as target data, and executes SVDD for multi-class classification. On one hand, AIKCSVDD organically combines the advantages of kernel clustering on handling unclear boundary of classification and the capacity of artificial immune network clustering on global convergence without the requirement of extra prior knowledge. On the other hand, AIKCSVDD uses memory antibodies as target data instead of original data that can better reflect the global distribution of the original data. Compared with multi-SVDD based on K-means clustering, AIKCSVDD does not need pre-determined classification amount. Experiments on artificial dataset and UCI dataset show that, under the condition of appointing classification amount for multi-SVDD, AIKCSVDD still performs better classification than multi-SVDD.

Key words: artificial intelligence, support vector domain description, artificial immune network, kernel clustering

中图分类号: 

  • TP18
[1] 董飒, 刘大有, 欧阳若川, 朱允刚, 李丽娜. 引入二阶马尔可夫假设的逻辑回归异质性网络分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1571-1577.
[2] 顾海军, 田雅倩, 崔莹. 基于行为语言的智能交互代理[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1578-1585.
[3] 王旭, 欧阳继红, 陈桂芬. 基于垂直维序列动态时间规整方法的图相似度度量[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1199-1205.
[4] 张浩, 占萌苹, 郭刘香, 李誌, 刘元宁, 张春鹤, 常浩武, 王志强. 基于高通量数据的人体外源性植物miRNA跨界调控建模[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1206-1213.
[5] 黄岚, 纪林影, 姚刚, 翟睿峰, 白天. 面向误诊提示的疾病-症状语义网构建[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 859-865.
[6] 李雄飞, 冯婷婷, 骆实, 张小利. 基于递归神经网络的自动作曲算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 866-873.
[7] 刘杰, 张平, 高万夫. 基于条件相关的特征选择方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 874-881.
[8] 王旭, 欧阳继红, 陈桂芬. 基于多重序列所有公共子序列的启发式算法度量多图的相似度[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 526-532.
[9] 杨欣, 夏斯军, 刘冬雪, 费树岷, 胡银记. 跟踪-学习-检测框架下改进加速梯度的目标跟踪[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 533-538.
[10] 刘雪娟, 袁家斌, 许娟, 段博佳. 量子k-means算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 539-544.
[11] 曲慧雁, 赵伟, 秦爱红. 基于优化算子的快速碰撞检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1598-1603.
[12] 李嘉菲, 孙小玉. 基于谱分解的不确定数据聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1604-1611.
[13] 邵克勇, 陈丰, 王婷婷, 王季驰, 周立朋. 无平衡点分数阶混沌系统全状态自适应控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1225-1230.
[14] 王生生, 王创峰, 谷方明. OPRA方向关系网络的时空推理[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1238-1243.
[15] 马淼, 李贻斌. 基于多级图像序列和卷积神经网络的人体行为识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1244-1252.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!