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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

自适应模糊支持向量机算法

支持向量机算法对噪声和异常点是敏感的,为了克服这个问题,人们引入了模糊隶属度。传统确定样本模糊隶属度的方法,都是基于原始空间的。文章提出了基于特征空间的模糊隶属度函数模型。在该模型中,以特征空间中的样本为中心,以给定的距离d为半径作超球,根据其它样本落到超球内的个数来确定中心样本点的模糊隶属度。并将新的模糊隶属度模型引入自适应支持向量机,提出了模糊自适应支持向量机算法。实验结果表明,该模型能有效地提高自适应支持向量机的抗噪能力和预测精度。     

双隶属度模糊粗糙支持向量机

针对支持向量机方法处理不确定信息系统时存在的两个问题：一方面支持向量机训练对噪声样本敏感,另一方面支持向量机训练未考虑信息系统的不一致,利用模糊理论与粗糙集方法分别计算得到两种隶属度：模糊隶属度与粗糙隶属度,并将两种隶属度引入到标准支持向量机中得到一个新的支持向量机模型——双隶属度模糊粗糙支持向量机（DM-FRSVM）。分析该模型对于不确定问题的解决思路并进行对比研究,实验结果表明,在对于含有不确定信息的样本集进行分类时,DM-FRSVM表现出更好的推广性能。     

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.     

基于双参照点灰色关联度的模糊支持向量机改进方法

改进了模糊支持向量机隶属度函数设计方法。考虑样本分布不确定的问题,使用灰色关联度代替现有方法中的欧氏距离,定义了样本的平均灰色绝对关联度;针对噪声识别过程中支持向量对分类贡献被削弱的问题,提出了基于同类中心和异类中心双参照点的噪声判别方法;分析了模糊支持向量机求解对偶问题中参数与支持向量的对应关系,进而给出新的隶属度函数设置步骤。实验结果说明了方法的有效性及实用性。     

去边缘模糊支持向量机

针对两类分类问题中样本点数量多,类别模糊且有孤立野点的情况,提出了去边缘模糊支持向量机。该方法用一类分类思想,预先去掉那些可能不是支持向量的点,并引入了模糊隶属度计算公式,使其适合模糊分类的性能特点。从理论和实证分析两个方面将该方法与一般的模糊支持向量机进行了对比分析,结果显示该方法不但大大减少了训练点数目,从而减少了内存和计算量,提高了训练速度和分类准确率。     

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.     

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。