基本信息

书名：单分类支持张量机模型及算法研究

定价：26.00元

作者：陈艳燕

出版社：中国农业大学出版社

出版日期：2017-09-01

ISBN：9787565518263

字数：

页码：162

版次：1

装帧：平装

开本：32开

商品重量：0.4kg

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内容提要

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的局限。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，《单分类支持张量机模型及算法研究》作者陈艳燕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，选题具有重要的理论意义和实用价值。

目录

章 绪论
1．1 研究背景与意义
1．2 外研究现状
1．2．1 单分类支持向量机的研究进展
1．2．2 支持张量机的研究进展
1．3 预备知识
1．3．1 支持向量机理论
1．3．2 单分类支持向量机
1．3．3 张量理论

第2章 基于超平面的线性单分类支持张量机
2．1 基于2阶张量的LOCSTM模型及其算法
2．1．1 基于2阶张量的LOCSTM模型
2．1．2 算法实现
2．1．3 数值实验
2．2 基于高阶张量的LOCSTM模型及其算法
2．2．1 基于高阶张量的LOCSTM模型
2．2．2 算法实现
2．2．3 数据实验

第3章 基于超球的单分类支持张量机
3．1 基于2阶张量的LSTDD模型及算法
3．1．1 基于2阶张量的LSTDD模型
3．1．2 算法实现
3．2 高阶张量的LSTDD模型及其算法
3．2．1 高阶张量的LSTDD模型
3．2．2 算法实现
3．3 数值实验
3．3．1 向量数据实验
3．3．2 张量数据实验

第4章 非线性单分类支持张量机
4．1 2阶张量核矩阵
4．2 基于超平面的非线性单分类支持张量机
4．2．1 基于超平面的非线性单分类支持张量机模型
4．2．2 算法实现
4．3 基于超球的非线性单分类支持张量机
4．3．1 基于超球的非线性单分类支持张量机模型
4．3．2 算法实现
4．4 OCSTM与STDD模型的等价条件分析
4．5 OCSTM数值实验
4．5．1 向量数据实验
4．5．2 张量数据实验
4．6 STDD数值实验
4．6．1 向量数据实验
4．6．2 张量数据实验

参考文献
后记

作者介绍

文摘

序言

章 绪论
1．1 研究背景与意义
1．2 外研究现状
1．2．1 单分类支持向量机的研究进展
1．2．2 支持张量机的研究进展
1．3 预备知识
1．3．1 支持向量机理论
1．3．2 单分类支持向量机
1．3．3 张量理论

第2章 基于超平面的线性单分类支持张量机
2．1 基于2阶张量的LOCSTM模型及其算法
2．1．1 基于2阶张量的LOCSTM模型
2．1．2 算法实现
2．1．3 数值实验
2．2 基于高阶张量的LOCSTM模型及其算法
2．2．1 基于高阶张量的LOCSTM模型
2．2．2 算法实现
2．2．3 数据实验

第3章 基于超球的单分类支持张量机
3．1 基于2阶张量的LSTDD模型及算法
3．1．1 基于2阶张量的LSTDD模型
3．1．2 算法实现
3．2 高阶张量的LSTDD模型及其算法
3．2．1 高阶张量的LSTDD模型
3．2．2 算法实现
3．3 数值实验
3．3．1 向量数据实验
3．3．2 张量数据实验

第4章 非线性单分类支持张量机
4．1 2阶张量核矩阵
4．2 基于超平面的非线性单分类支持张量机
4．2．1 基于超平面的非线性单分类支持张量机模型
4．2．2 算法实现
4．3 基于超球的非线性单分类支持张量机
4．3．1 基于超球的非线性单分类支持张量机模型
4．3．2 算法实现
4．4 OCSTM与STDD模型的等价条件分析
4．5 OCSTM数值实验
4．5．1 向量数据实验
4．5．2 张量数据实验
4．6 STDD数值实验
4．6．1 向量数据实验
4．6．2 张量数据实验

参考文献
后记