10.3969/j.issn.1673-4785.2007.03.006
一种改进的模糊支持向量机算法
模糊隶属度函数设计是模糊支持向量机中的关键步骤.Lin & Wang提出的基于类中心距离的模糊隶属度设计方法,不能从样本集中有效区分噪声或野值点,而且可能降低支持向量的隶属度.针对上述不足,提出一种改进的隶属度函数设计方法.通过引入一个半径控制因子,充分利用样本间的信息,更加合理地设计样本的模糊隶属度.与基于类中心的隶属度方法相比,该方法在不增加时间复杂度的情况下,通过数值实验表明了方法的优势,大大提高了模糊支持向量机的分类精度.
模糊支持向量机、隶属度函数、分类
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TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金60574075
2007-07-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
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