公开(公告)号：CN109948685A

公开(公告)日：2019-06-28

申请号：CN201910185194.X

申请日：2019-03-12

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 业巧林 ,  王春燕

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/16

Abstract: 一种基于非峰范数鲁棒线性判别分析方法，本发明采用一种全新有效的非峰范数距离度量来构建一种用于数据描述的鲁棒线性判别分析技术，对于野值或噪声数据有较强的抑制作用，可以很好的执行特征提取任务，即具有更好的鲁棒性。该方法在多个图像数据集上和UCI数据上都有较好的表现。

公开(公告)号：CN108846437A

公开(公告)日：2018-11-20

申请号：CN201810622213.6

申请日：2018-06-15

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 业巧林 ,  王春燕

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及数据处理领域，公开了一种基于capped-l1范数的提高TWSVM算法鲁棒性的方法，包括：输入原始数据矩阵M和参数C1、C2、ε1和ε2；M分为正负数据矩阵H和G；将两个对角阵矩阵F和D初始化为单位矩阵；根据H、G、C1、C2、ε1、ε2、F以及D，计算得到分类平面的参数w和b；根据w和b，计算H和D中的所有数据点到分类平面的距离，若H和D中有数据点到分类平面的距离分别大于ε1和ε2，则判断该点为野值点，将对应的F和D中的那一项值设置为一个接近零的值smallval；以更新对角矩阵F和D，计算目标值。本发明能够大大提高TWSVM算法的鲁棒性，并且在原始的数据集上也有较好的精度。