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题名基于类中心思想的去边缘模糊支持向量机
被引量：8
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作者
曹淑娟
刘小茂
张钧
刘振丙
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机构
华中科技大学主校区数学系
华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第22期146-149,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60373090)
航天基金(编号:021.3jw0504)
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文摘
针对两类分类问题中样本点数量多、类别模糊且有孤立野点的情况,论文在类中心向量方法的基础上,提出了一种基于类中心思想的去边缘模糊支持向量机,该方法用类中心思想预先去掉那些可能不是支持向量的点,并采用降半哥西分布作为隶属度,使其适合模糊分类的性能特点。从理论和实证分析两个方面将该方法与线性可分SVM及模糊SVM进行了对比分析,结果显示该方法不但大大减少了训练点数目,从而减小了内存和计算量,提高了训练速度,而且减少了孤立野点对支持向量分类机的影响。
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关键词
推广的最大间隔法
模糊支持向量机
模糊因子
类中心
去边缘方法
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Keywords
generalized method of maximal margin,fuzzy support vector machine,fuzzy membership function,the method of class-center,the method of dismissing margin
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分类号
O235
[理学—运筹学与控制论]
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