数据描述只使用目标集训练样本获得关于目标集的描述,支持向量数据描述(SVDD)是一种有效的单值分类数据描述算法.根据分类边界线上的支持向量之间距离的大小,利用距离的相似度来对训练集进行约减.
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This paper proposes a new anomaly intrusion detection method based on support vector data description (SVDD).
提出了一种基于支持向量数据描述算法的异常检测方法。
Then the input pattern of no-object classes could be rejected by the first support vector domain description (SVDD).
这样对于输入的非目标样本即可利用各类的支持向量域进行拒识或接受处理；
As a type of one-class classification algorithm, Support Vector Data Description (SVDD) was used to distinguish target objects from outlier objects.
支持向量域数据描述(SVDD)是一种单值分类算法，用于将目标样本与其他非目标样本区分开来。
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