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。     

基于混合隶属度的模糊简约双支持向量机研究

双支持向量机是一种新的非平行二分类算法,其处理速度比传统支持向量机快很多,但是双支持向量机在训练之前要进行大量的复杂逆矩阵计算;在非线性情况下,它不能像传统支持向量机那样把核技巧直接运用到对偶优化问题中;并且双支持向量机没有考虑不同输入样本点会对最优分类超平面产生不同的影响。针对这些情况,提出了一种模糊简约双支持向量机。该模糊简约双支持向量机通过对二次规划函数和拉格朗日函数的改进,省略大量的逆矩阵计算,同时核技巧能直接运用到非线性分类情况下;对于混合模糊隶属度函数,不仅每个样本点到类中心的距离影响着该混合模糊隶属度,而且该样本点的邻域密度同样影响着该混合模糊隶属度。实验结果表明,与支持向量机、标准双支持向量机、双边界支持向量机、模糊双支持向量机相比,具有该混合模糊隶属度函数的简约双支持向量机不仅分类时间短,计算简单,而且分类精度高。     

基于双隶属度模糊支持向量机的邮件过滤

针对邮件所含信息的模糊性和合法邮件与垃圾邮件错分代价的不对称性提出了基于双隶属度模糊支持向量机的邮件过滤方法,通过对每个样本赋予不同的双隶属度,得到最优分类器,提高了邮件过滤的正确率。经仿真实验证明,该方法能够有效降低将合法邮件误判为垃圾邮件,而且有很高的正确率等特点。     

基于可变隶属度的模糊双支持向量机研究

双支持向量机是一种新的非平行二分类算法。其处理速度比传统支持向量机快很多,但是双支持向量机没有考虑不同输入样本点会对最优分类超平面产生不同的贡献。在测试阶段测试点到两类超平面的距离相等时,双支持向量机也没有明确给出对这些等距点的处理方法。针对这些情况,提出一种可变隶属度的模糊双支持向量机。距离类中心较近的样本点隶属度由其到类中心的距离决定,距离类中心较远的样本点隶属度由其到类中心的距离和它的紧密度共同决定。在测试阶段出现等距点时,根据等距点与各类训练点的等价性比例进行分类。实验结果表明,与支持向量机、标准双支持向量机、双边界支持向量机、混合模糊双支持向量机相比,这种可变隶属度模糊双支持向量机分类精度最高。     

基于密度法的双隶属度模糊支持向量机

针对现实环境中样本集越来越大,并且往往含有大量噪声和野值,导致传统模糊支持向量机的训练时间和分类识别率降低的阃题,提出基于密度法的双隶属度模糊支持向量机,即靠近类中心的样本点隶属度由其到类中心的距离确定,远离类中心的样本点隶属度由其邻域内同类异类样本点数量的比例确定。从理论和实证两个方面分析文中方法与以往基于密度的模糊支持向量机（DFSVM）相比,该方法不但降低了算法的复杂度,并且提高了支持向量机的分类精度。     

一种新颖隶属度函数的模糊支持向量机

传统的支持向量机(SVM)训练含有外部点或噪音数据时,容易产生过拟合(over-fitting)。通过模糊隶属度函数来降低外部点或被污染数据的选择。本文提出了一种新的核隶属度函数,这种新的隶属度函数不仅依赖于每个样本点到类型中心的距离,还依赖于该样本点最邻近的K个其他样本点的距离。实验结果表明了具有该隶属度函数的模糊支持向量机的有效性。     

模糊支持向量机隶属度的确定方法

传统的支持向量机对噪声或野点是敏感的,针对这种情况,引入了模糊支持向量机,但模糊隶属度的确定是个难点。利用基于线性规划下的一类分类算法来确定模糊隶属度,根据不同输入样本对分类的贡献不同,赋予相应的隶属度,将噪声或野点与有效样本区分开。实验结果表明,模糊支持向量机比传统的支持向量机有更好的分类效果,能够削弱噪声或野点的影响。     

模糊支持向量机中隶属度的确定与分析

针对目前模糊支持向量机方法中，一般使用特征空间中样本与类中心之间的距离关系构建隶属度函数的不足，提出了一种新的有效地反映样本不确定性的隶属度计算方法——基于样本紧密度的隶属度方法。在确定样本的隶属度时，不仅考虑了样本与类中心之间的关系，还考虑了类中各个样本之间的关系，并采用模糊连接度来度量类中各个样本之间的关系。将其应用于模糊支持向量机方法中，较好地将支持向量与含噪声或野值样本区分开。实验结果表明，采用模糊支持向量机方法，其分类错误率比采用支持向量机方法的错误率低，在使用的3种隶属度函数中，采用基于紧密度隶属度的模糊支持向量机方法抗噪性能最好，分类性能最强。     

模糊临近支持向量机

临近支持向量机(ProximalSupportVectorMachine)是近年提出的一种新的支持向量机。尽管在处理模式分类问题中速度远远超过传统支持向量机,临近支持向量机理论没有考虑不同输入样本点可能会对最优分类超平面的形成产生不同影响。文章给不同的训练样本赋予不同的模糊隶属度,以此来改进临近支持向量机。实验证明这种改进后的模糊临近支持向量机拥有一些临近支持向量机所没有的性能。     

面向不均衡分类的隶属度加权模糊支持向量机

针对不均衡分类问题,提出了一种基于隶属度加权的模糊支持向量机模型。使用传统支持向量机对样本进行训练,并通过样本点与所得分类超平面之间的距离构造模糊隶属度,这不仅能够消除噪点和野值点的影响,而且可以在一定程度上约减样本;利用正负类的平均隶属度和样本数量求得平衡调节因子,消除数据不平衡时造成的分类超平面的偏移现象;通过实验结果验证了该算法的可行性和有效性。实验结果表明,该算法能有效提高分类精度,特别是对不平衡数据效果更加明显,在训练速度和分类性能上比传统支持向量机和模糊支持向量机有进一步的提升。     

一种改进的模糊支持向量机算法

模糊隶属度函数设计是模糊支持向量机中的关键步骤.Lin & Wang提出的基于类中心距离的模糊隶属度设计方法,不能从样本集中有效区分噪声或野值点,而且可能降低支持向量的隶属度.针对上述不足,提出一种改进的隶属度函数设计方法.通过引入一个半径控制因子,充分利用样本间的信息,更加合理地设计样本的模糊隶属度.与基于类中心的隶属度方法相比,该方法在不增加时间复杂度的情况下,通过数值实验表明了方法的优势,大大提高了模糊支持向量机的分类精度.     

基于模糊支持向量机与决策树的文本分类器

针对模糊支持向量机在文本分类应用中的隶属度函数确定问题,提出了一种基于模糊支持向量机与决策树的文本分类器的构建方法。该方法不仅考虑了样本与类中心之间的关系,还根据传统支持向量机中包含支持向量且平行于分类面的平面构建切球,来确定类中各个样本之间的关系,由样本点与球的位置关系计算其隶属度,可以合理地区分有效样本和噪音、孤立点样本。并与决策树方法相结合,实现多类分类。实验结果表明,该方法具有良好的分类效果。     

基于几何算法的投影孪生支持向量机

投影孪生支持向量机（PTSVM）是最近提出的一种具有较好泛化性能的分类模型,但由于采用内点算法求解二次规划问题,PTSVM的训练速度较慢。针对该缺陷,提出一种快速的、基于几何算法的 PTSVM（GPTS-VM）。遵循 PTSVM的几何思想,提出一种新的二次规划模型,为每类数据产生一个投影方向;然后基于优化理论推导该模型的对偶问题并给予明确的几何解释,并利用计算几何算法求解。实验表明,提出的方法具有更快的训练速度和更好的泛化性能。     

一种新的模糊支持向量机

基于类中心设计隶属度函数的模糊支持向量机能有效地解决支持向量机对噪声或孤立点敏感度高的问题,但是,由于它对支持向量赋予较小的隶属度,从而降低了其分类作用。基于此,提出一种新的隶属度函数设计方法;同时,针对模糊支持向量机普遍存在因核函数计算量大,而导致训练时间长的问题,通过使用一种高效的截集模糊C-均值聚类方法对训练样本进行聚类,然后以聚类中心作为样本进行训练,以减少训练样本来提高训练速度。根据上述新的隶属度函数设计方法和截集模糊C-均值聚类方法,构建了一种基于截集模糊C-均值聚类并改进了隶属度函数的模糊支持向量机,数值试验表明这种新的模糊支持向量机有效地提高了训练速度和分类精度。     

模糊多核支持向量机研究进展

模糊多核支持向量机将模糊支持向量机与多核学习方法结合,通过构造隶属度函数和利用多个核函数的组合形式有效缓解了传统支持向量机模型对噪声数据敏感和多源异构数据学习困难等问题,广泛应用于模式识别和人工智能领域.综述了模糊多核支持向量机的理论基础及其研究现状,详细介绍模糊多核支持向量机中的关键问题,即模糊隶属度函数设计与多核学习方法,最后对模糊多核支持向量机算法未来的研究进行展望.     

基于最小二乘模糊支持向量机的基因分类研究*

随着大量基因表达数据的涌现,把海量的数据划分成数量相对较少的组,有助于提取对生理学和医药学等有价值的生物信息。基因分类技术能够很好地处理和分析这些基因数据。提出了一种应用于基因分类的模糊最小二乘支持向量机方法,通过设置模糊隶属度改变分类中样本的贡献属性。该方法不仅考虑了样本与类中心点的距离关系,还充分考虑样本与样本之间的关系,减弱噪声或野值样本对分类的影响。采用美国威斯康星乳腺癌数据和皮马印第安人糖尿病数据进行实验检测,均取得了很好的效果。