双重特征加权模糊支持向量机

针对当前基于特征加权的模糊支持向量机(FSVM)只考虑特征权重对隶属度函数的影响,而没有考虑在样本训练过程中将特征权重应用到核函数计算中的缺陷,提出了同时考虑特征加权对隶属度函数和核函数计算的影响的模糊支持向量机算法——双重特征加权模糊支持向量机(DFW-FSVM).首先,利用信息增益(IG)计算出每个特征的权重;然后...     

基于熵和蚁群算法的模糊支持向量机新方法

针对当前模糊支持向量机(FSVM)一般使用特征空间样本与类中心之间的距离构建隶属度函数的不足,首次利用熵的不确定性定量化度量特征和蚁群算法(ACO)的智能性与FSVM结合,提出一种基于熵和ACO的FSVM新方法(EAFSVM).求得的聚类中心和隶属度能更准确地反映数据本身的特点,提高测试精度.实验对比SVM和FSVM,结果表明EAFSVM测试精度较高.尤其对多类数据、大规模数据具有较好的分类能力.     

模糊支持向量机的偏移量计算方法

偏移量确定了支持向量机和模糊支持向量机（FSVM）的最优分类面位置,对分类性能具有较大影响。为提高模糊支持向量机的识别率,基于Fisher判别分析方法提出一种新的偏移量计算方法,将其用于FSVM多类分类器设计。对3种数据集的测试结果表明,使用新偏移量的FSVM识别率高于使用标准偏移量的FSVM识别率。     

基于类向心度的模糊支持向量机

传统支持向量机(SVM)训练含有噪声或野值点的数据时,容易产生过拟合,而模糊支持向量机可以有效地处理这种问题。针对使用样本与类中心之间的距离关系来构建模糊支持向量机隶属度函数的不足,提出了一种基于类向心度的模糊支持向量机(CCD FSVM)。该方法不仅考虑到样本与类中心之间的关系,还考虑到类中各个样本之间的联系,并用类向心度来表示。将类向心度应用于模糊隶属度函数的设计,能够很好地将有效样本与噪声、野值点样本区分开来,而且可以通过向心度的大小,对混合度比较高的样本进行区分,从而达到提高分类精度的效果。实验结果表明,基于类向心度的模糊支持向量机其分类正确率比支持向量机高,在使用三种不同隶属度函数的FSVM中,该方法的抗噪性能最好,分类性能最强。     

双隶属度模糊支持向量机算法

对现有的模糊支持向量机进行分析，提出一种改进的模糊支持向量机算法——双隶属度模糊支持向量机法（DM FSVM）。在传统的模糊支持向量机模型中，每一个训练样本的隶属函数中只有一个隶属度，而DM FSVM中每一个训练样本拥有两个隶属度。它既能保持传统模糊支持向量机的优点，又能充分利用有限样本，增加其分类推广能力。实验表明该算法较好地提高了分类精度。     

基于模糊支持向量机的色素皮损症状识别

传统支持向量机由两类扩展到多类问题时，会出现不可分区域。针对这种情况，在传统支持向量机中引入模糊隶属度函数，用模糊支持向量机（FSVM）解决了传统支持向量机在多类识别中的盲区问题。实验表明，该方法在进行皮肤色素斑症状的识别过程中效率较传统支持向量机明显提高。     

一种输入数据为模糊数的模糊支持向量机

支持向量机所处理的数据绝大多数是精确值,但当训练样本中含有模糊信息时,支持向量机将无能为力。基于此,针对输入数据是模糊数的分类问题,提出一种带有去模糊函数的模糊支持向量机（FSVM*）。该算法采用模糊数间的距离作为模糊数去模糊的度量,从而构造去模糊函数将模糊值转化为精确值,同时将去模糊函数与模糊支持向量机相结合完成模糊数据的分类。数值结果表明：相比Forghani提出的FSVDD*算法,该算法更有效。     

基于熵和蚁群聚类算法的模糊支持向量机

摘 要: 模糊支持向量机(FSVM)对传统支持向量机(SVM)在对外围点和噪声数据敏感的缺陷做了重要改进。选取合适的聚类中心计算符合数据本身特征分布的隶属度,能使分类更加准确,提高测试精度。论文基于模糊支持向量机思想,提出一种新的模糊聚类模型—基于熵和蚁群聚类算法的模糊支持向量机(EAFSVM),为聚类中心和隶属度的计算提出了新方法。实验对比传统SVM和FSVM,结果表明EAFSVM测试精度较高,尤其对多类数据、大规模数据具有较好的分类能力。     

总间隔v-模糊支持向量机研究

为获得更好的分类性能,对传统模糊支持向量机(FSVM)进行扩展,提出一种总间隔v-模糊支持向量机(TM-v-FSVM)。通过使用差异成本及引入总间隔和模糊隶属度,同时解决不平衡训练样本问题和传统软间隔分类机的过拟合问题,从而提升学习机的泛化能力。采用UCI实际数据集进行模式分类实验,结果表明TM-v-FSVM具有稳定的分类性能。     

基于OWA算子与FSVM的邮件过滤

不同用户对邮件的合法性有着不同的认识，因此对邮件过滤的研究应视为不确定信息处理问题，该文提出了一种融合有序加权平均(OWA)算子与模糊支持向量机(FSVM)的邮件过滤方法。其主要思想是利用OWA算子来产生每封邮件的一个合理的综合评价值作为其隶属度，采用FSVM对邮件进行分类。仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

公理化模糊共享近邻自适应谱聚类算法

针对传统的谱聚类算法通常利用高斯核函数作为相似性度量,且单纯以距离决定相似性不能充分表现原始数据中固有的模糊性、不确定性和复杂性,导致聚类性能降低的问题。提出了一种公理化模糊共享近邻自适应谱聚类算法,首先结合公理化模糊集理论提出了一种模糊相似性度量方法,利用识别特征来衡量更合适的数据成对相似性,然后采用共享近邻的方法发现密集区域样本点分布的结构和密度信息,并且根据每个点所处领域的稠密程度自动调节参数σ,从而生成更强大的亲和矩阵,进一步提高聚类准确率。实验表明,相较于距离谱聚类、自适应谱聚类、模糊聚类方法和地标点谱聚类,所提算法有着更好的聚类性能。     

基于项目模糊相似度的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法中评分和标签存在的模糊性问题进行了研究,利用梯形模糊数描述评分与满意度的映射关系,在考虑评分稀疏性的基础上构建了一种新的梯形模糊评分模型以判断基于模糊评分的相似度,分析标签与项目的隶属度,构建模糊项目标签矩阵以衡量基于标签隶属度的相似度,最终采用改进的评分预测策略进行评分估计。在MovieLens数据集上的实验结果显示,所提算法在抑制项目冷启动、缓解模糊性和稀疏性问题的同时,提高了预测精度,表明了该算法的有效性。     

Quantum Fuzzy Support Vector Machine for Binary Classification

In the objective world, how to deal with the complexity and uncertainty of big data efficiently and accurately has become the premise and key to machine learning. Fuzzy support vector machine (FSVM) not only deals with the classification problems for training samples with fuzzy information, but also assigns a fuzzy membership degree to each training sample, allowing different training samples to contribute differently in predicting an optimal hyperplane to separate two classes with maximum margin, reducing the effect of outliers and noise, Quantum computing has super parallel computing capabilities and holds the promise of faster algorithmic processing of data. However, FSVM and quantum computing are incapable of dealing with the complexity and uncertainty of big data in an efficient and accurate manner. This paper research and propose an efficient and accurate quantum fuzzy support vector machine (QFSVM) algorithm based on the fact that quantum computing can efficiently process large amounts of data and FSVM is easy to deal with the complexity and uncertainty problems. The central idea of the proposed algorithm is to use the quantum algorithm for solving linear systems of equations (HHL algorithm) and the least-squares method to solve the quadratic programming problem in the FSVM. The proposed algorithm can determine whether a sample belongs to the positive or negative class while also achieving a good generalization performance. Furthermore, this paper applies QFSVM to handwritten character recognition and demonstrates that QFSVM can be run on quantum computers, and achieve accurate classification of handwritten characters. When compared to FSVM, QFSVM’s computational complexity decreases exponentially with the number of training samples.     

A comparative study of ranking methods, similarity measures and uncertainty measures for interval type-2 fuzzy sets

Ranking methods, similarity measures and uncertainty measures are very important concepts for interval type-2 fuzzy sets (IT2 FSs). So far, there is only one ranking method for such sets, whereas there are many similarity and uncertainty measures. A new ranking method and a new similarity measure for IT2 FSs are proposed in this paper. All these ranking methods, similarity measures and uncertainty measures are compared based on real survey data and then the most suitable ranking method, similarity measure and uncertainty measure that can be used in the computing with words paradigm are suggested. The results are useful in understanding the uncertainties associated with linguistic terms and hence how to use them effectively in survey design and linguistic information processing.     

一种模糊支持向量机控制器的研究

将支持向量机与模糊逻辑相结合,设计了一种模糊支持向量机控制器,并分析了控制器的结构和学习算法.学习过程分为离线学习支持向量机和在线整定模糊比例因子两部分.与模糊神经网络控制器相比,模糊支持向量机控制器适应小样本学习,泛化能力强,解决了过学习、结构设计依赖经验等问题.仿真研究表明,所设计的控制器具有较优的控制性能.     

一种模糊相似关系的基因表达数据聚类方法

对于时间序列的基因表达数据,传统的聚类算法都是以距离为相似性度量标准,没有考虑基因随时间变化的相似趋势。从基因变化的趋势出发,构造了一种新的模糊相似关系矩阵,提出了改进的基于模糊相似关系的聚类算法,并以该算法计算FCM的初始聚类中心。将该方法应用在酵母菌基因表达数据中,实验结果表明该算法不仅克服了FCM算法易陷入局部极小值、对初值敏感的缺点,而且能够发现一些表达模式变化趋势相似的共调控基因。     

基于多核模糊粗糙集与蝗虫优化算法的高光谱波段选择

波段选择能有效减少高光谱数据的空间冗余,为后续分类提供有效的支持。多核模糊粗糙集模型能够对包含不确定性的数值数据进行分析和近似描述,而蝗虫优化算法对优化问题求解具有较强的探索和开发能力,因而将多核模糊粗糙集模型引入高光谱的不确定性分析建模中,采用蝗虫优化算法对波段子集进行选择,提出了一种基于多核模糊粗糙集与蝗虫优化算法的高光谱波段选择算法。首先,使用多核算子来进行相似性度量,提高模型对数据分布的适应性。定义基于核模糊粗糙集的波段相关性度量,通过模糊粗糙集中不同像素点地物上的下近似分布来度量波段之间的相关性。然后,综合考虑波段依赖度、波段信息熵、波段间相关性来定义波段子集的适应度函数。最后,在常用高光谱数据集Indiana Pines农业区上,采用J48和K近邻(KNN)作为分类算法,把所提算法与波段相关性分析(BCA)、标准化互信息(NMI)算法进行分类性能比较。实验结果表明,在选取较少波段个数时,所提算法的总体平均分类精度提高了2.46和1.54个百分点。     

A complete fuzzy discriminant analysis approach for face recognition

In this paper, some studies have been made on the essence of fuzzy linear discriminant analysis (F-LDA) algorithm and fuzzy support vector machine (FSVM) classifier, respectively. As a kernel-based learning machine, FSVM is represented with the fuzzy membership function while realizing the same classification results with that of the conventional pair-wise classification. It outperforms other learning machines especially when unclassifiable regions still remain in those conventional classifiers. However, a serious drawback of FSVM is that the computation requirement increases rapidly with the increase of the number of classes and training sample size. To address this problem, an improved FSVM method that combines the advantages of FSVM and decision tree, called DT-FSVM, is proposed firstly. Furthermore, in the process of feature extraction, a reformative F-LDA algorithm based on the fuzzy k-nearest neighbors (FKNN) is implemented to achieve the distribution information of each original sample represented with fuzzy membership grade, which is incorporated into the redefinition of the scatter matrices. In particular, considering the fact that the outlier samples in the patterns may have some adverse influence on the classification result, we developed a novel F-LDA algorithm using a relaxed normalized condition in the definition of fuzzy membership function. Thus, the classification limitation from the outlier samples is effectively alleviated. Finally, by making full use of the fuzzy set theory, a complete F-LDA (CF-LDA) framework is developed by combining the reformative F-LDA (RF-LDA) feature extraction method and DT-FSVM classifier. This hybrid fuzzy algorithm is applied to the face recognition problem, extensive experimental studies conducted on the ORL and NUST603 face images databases demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

非均衡数据的去噪模糊支持向量机新方法

针对支持向量机对噪声的敏感,以及当两类训练样本数量差别悬殊时,造成分类结果倾向较大类等弱点,通过理论分析,合理地设计隶属度函数,提出了一种新隶属度函数的模糊支持向量机。该方法既可补偿倾向性造成的不利影响,又可增加抗噪声能力,提高预测分类精度。最后通过对含噪声的非均衡数据实验表明,该方法比传统支持向量机和简单去噪模糊支持向量机都有着较高的分类能力。     

一种基于模糊概念相似度的模糊本体构建方法

研究了一种基于模糊概念相似度的模糊本体构建方法。对目标数据源进行模糊形式概念分析,构建模糊概念格,利用基于模糊概念相似度的概念聚类算法产生模糊概念聚类,并最终映射得到模糊本体。该方法对模糊概念的内涵及外延的相似度进行了全面的度量,并加入权重因子增强模糊聚类的可调节性。最后通过实例验证了该方法的可行性和有效性。