计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2013年
1期
183-186
,共4页
泛化%支持向量机%模糊最小包含球%超球分类机%核函数
汎化%支持嚮量機%模糊最小包含毬%超毬分類機%覈函數
범화%지지향량궤%모호최소포함구%초구분류궤%핵함수
为提高支持向量机的模式分类性能,综合模糊支持向量机和球形支持向量机等方法,提出一种模糊最小包含球(FMEB)支持向量机,对于模式分类问题,通过引入模糊隶属度,寻找2个分别包含二类模式的同心最小包含球,使类间间隔最大化,同时二类模式类内分布最小化,从而增强泛化性和鲁棒性.实验结果证明FMEB的模式分类性能优于其他方法.
為提高支持嚮量機的模式分類性能,綜閤模糊支持嚮量機和毬形支持嚮量機等方法,提齣一種模糊最小包含毬(FMEB)支持嚮量機,對于模式分類問題,通過引入模糊隸屬度,尋找2箇分彆包含二類模式的同心最小包含毬,使類間間隔最大化,同時二類模式類內分佈最小化,從而增彊汎化性和魯棒性.實驗結果證明FMEB的模式分類性能優于其他方法.
위제고지지향량궤적모식분류성능,종합모호지지향량궤화구형지지향량궤등방법,제출일충모호최소포함구(FMEB)지지향량궤,대우모식분류문제,통과인입모호대속도,심조2개분별포함이류모식적동심최소포함구,사류간간격최대화,동시이류모식류내분포최소화,종이증강범화성화로봉성.실험결과증명FMEB적모식분류성능우우기타방법.
