西安交通大学学报
西安交通大學學報
서안교통대학학보
JOURNAL OF XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY
2007年
12期
1414-1417
,共4页
支持向量机%分类%v支持向量机
支持嚮量機%分類%v支持嚮量機
지지향량궤%분류%v지지향량궤
针对面向分类去噪问题,提出了一种新的模糊支持向量机算法(v-FSVM),并给出了通过无穷次连续可微函数建立模糊关系的方法.该方法能对训练集中的点自动赋予模糊关系,并且对带有噪声的点和孤立的点赋予较小的模糊关系.与传统的v支持向量机比较,该算法通过建立训练集的模糊关系,能够大大减小噪声对分类的影响,从而提高分类精度,减少误差.
針對麵嚮分類去譟問題,提齣瞭一種新的模糊支持嚮量機算法(v-FSVM),併給齣瞭通過無窮次連續可微函數建立模糊關繫的方法.該方法能對訓練集中的點自動賦予模糊關繫,併且對帶有譟聲的點和孤立的點賦予較小的模糊關繫.與傳統的v支持嚮量機比較,該算法通過建立訓練集的模糊關繫,能夠大大減小譟聲對分類的影響,從而提高分類精度,減少誤差.
침대면향분류거조문제,제출료일충신적모호지지향량궤산법(v-FSVM),병급출료통과무궁차련속가미함수건립모호관계적방법.해방법능대훈련집중적점자동부여모호관계,병차대대유조성적점화고립적점부여교소적모호관계.여전통적v지지향량궤비교,해산법통과건립훈련집적모호관계,능구대대감소조성대분류적영향,종이제고분류정도,감소오차.
