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基于简约凸壳的一类模糊支持向量机
引用本文:周国华,卢剑炜,顾晓清,殷新春.基于简约凸壳的一类模糊支持向量机[J].电子学报,2019,47(8):1708-1716.
作者姓名:周国华  卢剑炜  顾晓清  殷新春
作者单位:常州工业职业技术学院信息工程系,江苏常州 213164;扬州大学信息工程学院,江苏扬州 225127;常州工业职业技术学院信息工程系,江苏常州,213164;常州大学信息科学与工程学院,江苏常州,213164;扬州大学信息工程学院,江苏扬州,225127
基金项目:国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省自然科学基金;安徽省农科院院创新团队项目
摘    要:为解决传统一类支持向量机对噪声数据敏感和不适用于大规模分类等问题,提出了用于大规模噪声环境的基于简约凸壳的一类模糊支持向量机(OC-FSVM-RCH).OC-FSVM-RCH根据简约凸壳的定义在核空间得到代表正常类数据几何特征的样本,然后基于改进的模糊支持向量域描述算法,使得正常类数据包含在最小超球内,异常数据与超球间隔最大化.OC-FSVM-RCH剔除正常类数据轮廓边缘处的噪声,同时对数据内部的噪声不敏感.实验结果表明了所提算法在性能和训练时间上取得了良好的效果.

关 键 词:模糊支持向量机  一类分类  简约凸壳  噪声数据
收稿时间:2018-11-20

One-Class Fuzzy Support Vector Machine Based on Reduced Convex Hull
ZHOU Guo-hua,LU Jian-wei,GU Xiao-qing,YIN Xin-chun.One-Class Fuzzy Support Vector Machine Based on Reduced Convex Hull[J].Acta Electronica Sinica,2019,47(8):1708-1716.
Authors:ZHOU Guo-hua  LU Jian-wei  GU Xiao-qing  YIN Xin-chun
Affiliation:1. Department of Information Engineering, Changzhou Institute of Industry Technology, Changzhou, Jiangsu 213164, China; 2. College of Information Engineering, Yangzhou University, Yangzhou Jiangsu 225127, China; 3. School of Information Science and Engineering, Changzhou University, Changzhou, Jiangsu 213164, China
Abstract:
Keywords:one-class  fuzzy support vector machine  reduced convex hull  noise data  
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