結(jié)構(gòu)驅(qū)動的單類分類器設(shè)計及拓展研究的開題報告

結(jié)構(gòu)驅(qū)動的單類分類器設(shè)計及拓展研究的開題報告一、選題背景和研究意義在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中，單類分類器是重要的研究方向之一。單類分類器主要是針對僅有一類樣本數(shù)據(jù)的情況，只需要考慮正常數(shù)據(jù)的本身特征，沒有考慮到異常數(shù)據(jù)的特征。是針對異常檢測、垃圾郵件識別、信用評級等領(lǐng)域中，不能夠利用已有的正常和異常數(shù)據(jù)一起訓(xùn)練模型的場景而提出的一種解決方法。因此，設(shè)計一種結(jié)構(gòu)驅(qū)動的單類分類器并進(jìn)行拓展研究，對于異常數(shù)據(jù)檢測、數(shù)據(jù)安全以及工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域應(yīng)用具有重要的研究意義。二、研究內(nèi)容1.研究單類分類器的理論基礎(chǔ)和算法實(shí)現(xiàn)方法，掌握單類分類器的使用條件和限制。2.研究結(jié)構(gòu)驅(qū)動的單類分類器，基于數(shù)據(jù)特征和目標(biāo)函數(shù)來構(gòu)建分類器，利用核函數(shù)和支持向量機(jī)等技術(shù)進(jìn)行分類。3.對結(jié)構(gòu)驅(qū)動的單類分類器進(jìn)行拓展研究，探究多目標(biāo)優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)在單類分類器中的應(yīng)用。4.利用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析，比較不同算法的分類效果，探究結(jié)構(gòu)驅(qū)動的單類分類器的優(yōu)缺點(diǎn)。三、研究方法和技術(shù)路線本研究采用文獻(xiàn)綜述、理論分析和實(shí)驗(yàn)研究相結(jié)合的方法，研究結(jié)構(gòu)驅(qū)動的單類分類器的設(shè)計與拓展。主要技術(shù)路線包括：1.先進(jìn)行文獻(xiàn)綜述，了解單類分類器的基本理論和應(yīng)用現(xiàn)狀。2.研究支持向量機(jī)算法和核函數(shù)的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法，掌握結(jié)構(gòu)驅(qū)動的單類分類器的設(shè)計方法。3.探究多目標(biāo)優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)在單類分類器中的應(yīng)用，進(jìn)行模型拓展和改進(jìn)。4.利用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析，分析不同算法的分類效果和優(yōu)缺點(diǎn)。四、預(yù)期研究成果1.提出一個基于支持向量機(jī)的結(jié)構(gòu)驅(qū)動的單類分類器算法，達(dá)到較好的分類效果。2.探究多目標(biāo)優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)方法在單類分類器中的應(yīng)用，對模型進(jìn)行拓展和改進(jìn)。3.利用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，比較不同算法的分類效果和優(yōu)缺點(diǎn)，總結(jié)出單類分類器的適用情況。五、研究的限制和難點(diǎn)1.單類分類器的設(shè)計需要考慮樣本之間的差異性，需要找到適合數(shù)據(jù)的特征和目標(biāo)函數(shù)。2.算法的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化需要考慮計算時間和空間的限制。3.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和處理可能會比較困難。六、研究時間安排項(xiàng)目啟動（1個月）：確定研究任務(wù)及計劃，制定論文撰寫方案。文獻(xiàn)綜述（2個月）：查資料、整理歸納相關(guān)研究并進(jìn)行分析、總結(jié)。理論分析與算法設(shè)計（3個月）：掌握支持向量機(jī)算法和核函數(shù)的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法；進(jìn)行單類分類器的結(jié)構(gòu)驅(qū)動設(shè)計。拓展研究（3個月）：探索多目標(biāo)優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)方法在單類分類器中的應(yīng)用，對模型進(jìn)行拓展和改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)研究（2個月）：利用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，比較不同算法的分類效果和優(yōu)缺點(diǎn)。論文撰寫與提交（2個月）：撰寫論文，進(jìn)行修稿和修改，完成論文答辯和提交。七、參考文獻(xiàn)[1]程祖輝,焦健,和翟超.基于概率密度比的半監(jiān)督單分類[J].電子學(xué)報，2019，47(2):462-469.[2]楊方亮,冉江洪,何軍.單類支持向量機(jī)理論與應(yīng)用[J].計算機(jī)應(yīng)用，2019,39(4):1238-1244.[3]王凱源,左琛琛,李靜霞,等.基于變權(quán)重支持向量集的小樣本單類分類研究[J].華東理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2017，43(5):