基于类内超平面的模糊支持向量机

分析基于样本与类中心距离设计模糊支持向量机隶属度函数的缺点,使用类内超平面代替类中心,提出基于样本到超平面距离的隶属度函数设计方法.该方法降低隶属度函数对样本集几何形状的依赖,提高模糊支持向量机的泛化能力.最后数值实验表明,与传统的支持向量机和现有的3种不同隶属度函数的模糊支持向量机相比,新隶属度函数可达到最好的分类效果而且速度快.     

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。     

一类新型快速模糊支持向量机

针对一般模糊支持向量机训练时间过长,训练效率低下的问题,通过定义了一种新的隶属度函数的方法,来改进算法,从而得到了一种快速模糊支持向量机。本算法中的新定义的隶属度函数能够对离分类超平面较远、不可能成为支持向量的数据赋予较小的隶属度,使训练样本集中的数据大大减少。同时,在将二类模糊支持向量机推广到k类时,采用了DAGSVMs方法,进一步提高了多类分类问题的分类效率。实验表明,提出的快速模糊支持向量机在保证测试精度的同时,减少了训练时间。     

一类新型快速模糊支持向量机

针对一般模糊支持向量机训练时间过长,训练效率低下的问题,通过定义了一种新的隶属度函数的方法,来改进算法,从而得到了一种快速模糊支持向量机。本算法中的新定义的隶属度函数能够对离分类超平面较远、不可能成为支持向量的数据赋予较小的隶属度,使训练样本集中的数据大大减少。同时,在将二类模糊支持向量机推广到k类时,采用了DAGSVMs方法,进一步提高了多类分类问题的分类效率。实验表明,提出的快速模糊支持向量机在保证测试精度的同时,减少了训练时间。     

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。     

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。     

基于混合模糊隶属度的模糊双支持向量机研究

双支持向量机是近年提出的一种新的支持向量机.在处理模式分类问题时,双支持向量机速度远远超过传统支持向量机,而且显示出较好的推广能力.但双支持向量机没有考虑不同输入样本点可能会对分类超平面的形成产生不同影响,在某些实际问题中具有局限性.为了克服这个缺点,提出了一种基于混合模糊隶属度的模糊双支持向量机.该算法设计了一种结合距离和紧密度的模糊隶属度函数,给不同的训练样本赋予不同的模糊隶属度,构建两个最优非平行超平面,最终实现二值分类.实验证明,该模糊双支持向量机的分类性能优于传统的双支持向量机.     

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。     

一种构造模糊隶属度的新方法

传统的模糊支持向量机隶属度函数是基于样本点到类中心点的距离进行设计的,这对非规则形状分布数据很不合理.在基于粗糙集和支持向量机建立入侵检测模型里,使用粗糙集理论挖掘出各条件属性对决策属性的影响决策程度,提出基于样本点与类中心点属性比较加权的新隶属度函数构造方法.该方法用于此模型,可以有效降低隶属度函数对样本集几何形状的依赖,能够有效地区分样本点、噪音点以及孤立点.实验表明,与支持向量机和传统基于类中心距离的模糊支持向量机相比,新的基于属性相关的隶属度函数的模糊支持向量机达到最好的分类效果,而且新隶属度方法简单易行,运行速度快