一种基于层次聚类的检测器训练方法[发明专利]

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专利名称：一种基于层次聚类的检测器训练方法专利类型：发明专利

发明人：陈文,刘晓洁,李涛,胡晓勤,赵辉申请号：CN201210024274.5申请日：20120205公开号：CN102831431A公开日：20121219

摘要：本发明提出了一种检测器生成，属于模式识别领域。该方法本发明针对传统的检测器生成方法训练时间代价过高，效率过低这一问题，提出了一种新的基于层次聚类的检测器生成方法：首先定义正类集；其次对正类样本进行层次聚类，采用聚类中心构造训练样本集；随后在包含每一层聚类的最小超立方体内随机产生新的候选检测器中心向量；然后采用聚类中心代替正类样本对候选检测器进行训练，由于聚类中心的数量远少于正类样本的数量，从而有效地提高了检测器的训练效率；最后对检测器的负类样本空间覆盖率下限进行了置信度估计，以覆盖率下限大于给定的期望覆盖率作为中止检测器训练过程的条件。本发明在模式识别，网络入侵检测等方面具有广阔的应用前景。

申请人：四川大学

地址：610065 四川省成都市一环路南一段24号

国籍：CN

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