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一种用于异常事件检测的在线支持向量机。 (英语) Zbl 1172.94394

摘要:在许多实际的信号处理应用中,在线检测异常事件的能力是必不可少的。以往的算法需要一个明确的信号统计模型,将异常事件解释为统计模型的突变。相应的实现依赖于极大似然或Bayes估计理论,其性能一般都很好。然而,在许多情况下,无法获得一个稳健和可处理的模型,需要考虑无模型方法。在这篇论文中,我们研究了一种基于机器学习的、不需要显式描述符统计模型的基于支持向量新颖性检测的方法。介绍了一种序列优化算法。理论分析和实际信号的仿真验证了该方法的实用性。

理学硕士:

94A12型 信号理论(表征、重构、滤波等)
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全文: 内政部