| 基于支持向量机的误分类代价敏感模糊推理系统 |
| |
| 作者姓名： | 郑恩辉 陈乐 |
| |
| 作者单位： | 1. 中国计量学院机电工程学院,杭州,310018
2. 杭州电子科技大学计算机学院,抗州,310018
3. 国际商业机器全球服务中国有眼公司,上海,200032 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60905034);;浙江省自然科学基金项目(Y1080950,Y1080918,Y107720);;福建省自然科学基金项目(A0710010);;国家公益行业专项基金项目(2007GYJ016) |
| |
| 摘 要： | 在一定的约束条件下,提出并证明误分类代价敏感SVM(MC-SVM)与一类基于规则的FIS的函数具有等效性.在此基础上,提出了基于MC-SVM学习过程的FIS(MC-MBFIS)的设计方法.MC-MBFIS继承了基于规则的FIS的显式推理能力,也继承了MC-SVM的代价敏感性.Benchmark数据实验表明,MC-MBFIS能降低平均误分类代价.
|
| 关 键 词： | 模糊推理系统 代价敏感 支持向量机 |
| 收稿时间： | 2009-03-16 |
| 修稿时间： | 2009-06-24 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《控制与决策》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《控制与决策》下载全文 |
|
