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采用模糊支持向量机时,隶属度函数的设计是整个算法的关键。详细阐述了已存在的隶属度函数,重点分析了目前应用较广的紧密度模糊支持向量机,针对紧密度模糊支持向量机的不足,提出了一种扩展的紧密度模糊支持向量机,并将其应用到文本分类领域。实验结果表明,与传统模糊支持向量机相比,该算法分类性能更好,抗噪能力更强。 相似文献
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基于边界向量提取的模糊支持向量机方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对支持向量机对训练样本中的噪声和孤立点特别敏感的问题,提出一种基于边界向量提取的模糊支持向量机方法.在特征空间中寻找能够分别包住两类样本点的两个最小超球,并选择可能成为支持向量的边界向量作为新样本,减少参与训练的样本数目,提高训练速度.样本的隶属度根据边界样本和噪声点与所在超球球心的距离分别确定,既减弱孤立点和噪声的影响,又增强支持向量对支持向量机分类的作用.实验结果表明,与传统的支持向量机方法和基于样本与类中心之间关系的模糊支持向量机相比,本文方法具有更快的学习速度和更好的泛化能力. 相似文献
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针对传统支持向量机对于噪声和野点敏感的问题,采用一种模糊技术去除样本中的噪声和野点.应用基于样本之间的紧密度确定每个样本的模糊隶属度,通过训练确定阀值,去除影响得到最优分类超平面的噪声和野点.实验结果表明,与传统的支持向量机相比,该方法提高了支持向量机的抗噪能力,在不影响精度的前提下,线性规划下的一类分类方法要比二次规划节省很多时间. 相似文献
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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。 相似文献
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基于类内超平面的模糊支持向量机 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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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. 相似文献
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提出一种基于支持向量机学习的模糊分类束纯模型.通过将支持向量机映射成等价的模糊分类系统,支持向量机的稀疏性表示等特性使得相应的模糊分类系统避免了“维数灾难”问题,并具有良好的泛化能力.另一方面,模糊系统的一些理论和应用成果也可用来进一步改善分类系统的性能.本文根据模糊集合的贴近度概念对模糊系统的语言变量进行约简,合并冗余的和不一致的模糊规则,然后采用粒子群优化方法改善模糊分类系统性能.该方法增强了系统的泛化能力,并可以理解为解决支持向量机中难以确定的系统参数问题的一种辅助方法.实验结果表明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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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. 相似文献
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基于模糊支持向量机的网络入侵检测研究 总被引:3,自引:0,他引:3
模糊支持向量机理论属于统计学习理论,是支持向量机理论的推广,使支持向量机更好地运用到实际工作中。我们将其运用到网络入侵检测中,实验证明是可行的、高效的,有其特点和优势的。 相似文献
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模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用 总被引:29,自引:0,他引:29
针对支持向量机理论中现存的问题:多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法.该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此可以得到不同的惩罚值,并且在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.在充分的数值实验基础上,将文中提出的方法应用于当前一个重要的应用领域——计算机网络入侵检测问题,并得到了较好的实验结果.理论分析与数值实验都表明,该算法是切实可行的,并具有良好的鲁棒性。 相似文献
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针对财务管理中的数据量问题,提出使用监督性支持向量机(SVM)算法解决财务数据分类问题。首先,将财务数据按照不同的年份,不同的部门进行预处理,并将其标签化;其次,按照一定比例选择训练数据和验证数据,将训练数据输入到SVM中进行分类器的训练;最后利用最优分类器完成财务数据分类。实验结果表明:所提出的算法在财务管理中有较高的应用价值。 相似文献