مرکز منطقه ای اطلاع رسانی علوم و فناوری فصلنامه مهندسی برق و مهندسی کامپيوتر ايران 16823745 10 4 2013 3 21 Gravity Oriented One-Class Classifier Based on Support Vector Data Descriptor طبقه‌بند تک‌کلاسه گرانش‌گرای مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان 101 114 fa سیدحسین غفاریان هادی صدوقی یزدی یونس الله‌یاری 2015 11 29 In this paper, a one-class classifier based on the Support Vector Data Descriptor (SVDD) is proposed. In SVDD, even outlier samples which are out of the decision boundary, are affecting the boundary. This increases the error of the classifier. In the proposed classifier, decision boundary is determined by all of the samples through a gravity oriented approach. In this way, two classifier is proposed which in one of them knowledge about outliers are also considered. The optimization problem of the proposed method is convex and can be used with the kernel methods. Experiments on the behavior of the proposed classifier regarding changes of the parameters were done. Comparing results of experiments with results of SVDD and Density Induced SVDD shows that the proposed method can decrease the effects of outliers. در این مقاله یک طبقه‌بند تک‌کلاسه مبتنی بر مرز با الهام از طبقه‌بند توصیف‌گر داده مبتنی بر بردار پشتیبان (SVDD) ارائه شده است. در طبقه‌بند SVDD حتی زمانی که نمونه‌های پرت به بیرون از مرز رانده می‌شوند، باز هم این نمونه‌ها بر مرز طبقه‌بند اثر می‌گذارند و این مسئله باعث افزایش خطای طبقه‌بند می‌شود. در طبقه‌بند پیشنهادی به گرانش نمونه‌های آموزش اهمیت داده می‌شود و همچنین همه نمونه‌ها در تعیین مرز طبقه‌بند دخالت دارند. بر این مبنا دو طبقه‌بند که در یکی دانش در مورد نمونه‌های پرت نیز در نظر گرفته می‌شود، پیشنهاد شده است. مسئله بهینه‌سازی مطرح در طبقه‌بند پیشنهادی علاوه بر این که تحدب را حفظ می کند، در حوزه کرنل نیز به سهولت قابل استفاده است. پس از معرفی طبقه‌بند پیشنهادی و حل مسئله بهینه‌سازی آن، چگونگی تغییرات مرز طبقه‌بند پیشنهادی در مقابل تغییرات پارامترهای مدل بررسی می‌شود. نتایج آزمایش‌ها در مقایسه با دو طبقه‌بند SVDD و Density Induced SVDD نشان می‌دهد که روش پیشنهادی در کاهش اثر نمونه‌های پرت موفق بوده است. http://ijece.org/ar/Article/Download/28043