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基于类中心和密切度的L-2范数FSVM
被引量：
1
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作者
李雷
杨真真
杨永鹏
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
2010年第6期34-37,42,共5页
支持向量机(SVM)是解决回归问题的一种有效的方法,但传统的支持向量机对样本中的噪声和孤立点非常敏感。为了克服这个问题,文中提出了一种基于类中心和密切度的L-2范数模糊支持向量机(L-2范数FSVM),即模糊隶属度的建立不仅根据样本到类...
支持向量机(SVM)是解决回归问题的一种有效的方法,但传统的支持向量机对样本中的噪声和孤立点非常敏感。为了克服这个问题,文中提出了一种基于类中心和密切度的L-2范数模糊支持向量机(L-2范数FSVM),即模糊隶属度的建立不仅根据样本到类中心的距离,而且根据样本点和其目标点之间的密切度。仿真实验结果显示了该方法有效地减少了噪声的影响,改进了回归的精度,增强了推广能力。
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关键词
l-
2
范数
模糊
支持
向量
机
(
l-
2
范数
fsvm
)
模糊
隶属度函数
类中心
密切度
信息几何
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题名
基于类中心和密切度的L-2范数FSVM
被引量：
1
1
作者
李雷
杨真真
杨永鹏
机构
南京邮电大学理学院
南京邮电大学电子科学与工程学院
出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
2010年第6期34-37,42,共5页
基金
国家自然科学基金(10371106
10471114
+4 种基金
61070234
61071167)
江苏省高校自然科学基金(04KJB110097
08KJB520003)
南京邮电大学攀登计划(NY207064)资助项目
文摘
支持向量机(SVM)是解决回归问题的一种有效的方法,但传统的支持向量机对样本中的噪声和孤立点非常敏感。为了克服这个问题,文中提出了一种基于类中心和密切度的L-2范数模糊支持向量机(L-2范数FSVM),即模糊隶属度的建立不仅根据样本到类中心的距离,而且根据样本点和其目标点之间的密切度。仿真实验结果显示了该方法有效地减少了噪声的影响,改进了回归的精度,增强了推广能力。
关键词
l-
2
范数
模糊
支持
向量
机
(
l-
2
范数
fsvm
)
模糊
隶属度函数
类中心
密切度
信息几何
Keywords
l-
2 norm fuzzy support vector machine（
l-
2 norm
fsvm
）
fuzzy membership function
cluster center
affinity
information geometry
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于类中心和密切度的L-2范数FSVM
李雷
杨真真
杨永鹏
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
2010
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