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基于密度法的双隶属度模糊支持向量机
引用本文:李雷,周蒙蒙,鲁延玲. 基于密度法的双隶属度模糊支持向量机[J]. 计算机技术与发展, 2009, 19(12): 44-46
作者姓名:李雷  周蒙蒙  鲁延玲
作者单位:南京邮电大学理学院,江苏,南京,210003
基金项目:国家自然科学基金项目,江苏省高校自然科学基金项目,南京邮电大学攀登计划项目 
摘    要: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。

关 键 词:模糊支持向量机  双隶属度  密度  类中心

Fuzzy Support Vector Machine Based on Density with Dual Membership
LI Lei,ZHOU Meng-meng,LU Yan-ling. Fuzzy Support Vector Machine Based on Density with Dual Membership[J]. Computer Technology and Development, 2009, 19(12): 44-46
Authors:LI Lei  ZHOU Meng-meng  LU Yan-ling
Abstract:
Keywords:
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