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一类新型快速模糊支持向量机 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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