计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
9期
230-233
,共4页
模糊支持向量机(FSVM)%预分类面%模糊权重%敏感性
模糊支持嚮量機(FSVM)%預分類麵%模糊權重%敏感性
모호지지향량궤(FSVM)%예분류면%모호권중%민감성
Fuzzy support vector machine(FSVM)%Pre-classification hyperplane%Fuzzy weight%Sensitivity
模糊支持向量机(fuzzy support vector machine,FSVM)通过为每个样例设置模糊化训练参数,达到抑制离群点及噪声数据对分类器不利影响的目的.提出了基于预分类的FSVM,每个样例的模糊权重通过关联于该样例的预分类面来确定.该方法不仅考虑了各个样例在未来分类中的作用效果,还考虑了分类器对离群点及噪声数据的敏感性.这样确定的模糊权重能使SVM根据离群点及噪声数据的影响情况决定抑制强度,减少或避免无视数据具体特征的盲目抑制.在IDA、UCI等标准数据集上的实验验证了所提方法的合理性和有效性.
模糊支持嚮量機(fuzzy support vector machine,FSVM)通過為每箇樣例設置模糊化訓練參數,達到抑製離群點及譟聲數據對分類器不利影響的目的.提齣瞭基于預分類的FSVM,每箇樣例的模糊權重通過關聯于該樣例的預分類麵來確定.該方法不僅攷慮瞭各箇樣例在未來分類中的作用效果,還攷慮瞭分類器對離群點及譟聲數據的敏感性.這樣確定的模糊權重能使SVM根據離群點及譟聲數據的影響情況決定抑製彊度,減少或避免無視數據具體特徵的盲目抑製.在IDA、UCI等標準數據集上的實驗驗證瞭所提方法的閤理性和有效性.
모호지지향량궤(fuzzy support vector machine,FSVM)통과위매개양례설치모호화훈련삼수,체도억제리군점급조성수거대분류기불리영향적목적.제출료기우예분류적FSVM,매개양례적모호권중통과관련우해양례적예분류면래학정.해방법불부고필료각개양례재미래분류중적작용효과,환고필료분류기대리군점급조성수거적민감성.저양학정적모호권중능사SVM근거리군점급조성수거적영향정황결정억제강도,감소혹피면무시수거구체특정적맹목억제.재IDA、UCI등표준수거집상적실험험증료소제방법적합이성화유효성.
