一类新型快速模糊支持向量机

摘要：

针对一般模糊支持向量机训练时间过长,训练效率低下的问题,通过定义了一种新的隶属度函数的方法,来改进算法,从而得到了一种快速模糊支持向量机.本算法中的新定义的隶属度函数能够对离分类超平面较远、不可能成为支持向量的数据赋予较小的隶属度,使训练样本集中的数据大大减少.同时,在将二类模糊支持向量机推广到k类时,采用了DAGSVMs方法,进一步提高了多类分类问题的分类效率.实验表明,提出的快速模糊支持向量机在保证测试精度的同时,减少了训练时间.

关键词：模糊支持向量机、隶属度函数、边缘数据

所属期刊栏目：20

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：四川省教育厅重点基金项目072A143

在线出版日期：2010-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：103-105