| 基于不等距超平面距离的模糊支持向量机 |
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| 引用本文： | 李村合,姜宇,李帅. 基于不等距超平面距离的模糊支持向量机[J]. 计算机系统应用, 2020, 29(10): 185-191 |
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| 作者姓名： | 李村合 姜宇 李帅 |
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| 作者单位： | 中国石油大学计算机科学与技术学院,青岛266580;中国石油大学计算机科学与技术学院,青岛266580;中国石油大学计算机科学与技术学院,青岛266580 |
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| 基金项目： | 山东省自然科学基金（ZR2014FQ018） |
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| 摘 要： | 随着大数据和人工智能时代的到来,支持向量机已在许多方面成功应用,并成为解决分类问题的常用方法之一.但现实中的许多数据都是不平衡的,令其分类性能大幅降低.本文提出了用不等距超平面距离改进原始的标准模糊支持向量机,向模型中加入参数λ控制分类面与样本之间的距离,并通过计算样本距离得到模糊隶属度函数,可以改善样本分布不均和噪声数据令分类准确度下降问题.利用实验验证本文算法的有效性,结果说明本文提出的算法能够有效提高不平衡数据的分类效果.
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| 关 键 词： | 支持向量机 不平衡数据 不等距超平面距离 隶属度函数 |
| 收稿时间： | 2020-01-20 |
| 修稿时间： | 2020-02-12 |
Fuzzy Support Vector Machine Algorithm Based on Inequality Hyper-Plane Distance |
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| LI Cun-He,JIANG Yu,LI Shuai. Fuzzy Support Vector Machine Algorithm Based on Inequality Hyper-Plane Distance[J]. Computer Systems& Applications, 2020, 29(10): 185-191 |
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| Authors: | LI Cun-He JIANG Yu LI Shuai |
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| Affiliation: | Computer Science and Technology, China University of Petroleum, Qingdao 266580, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Support Vector Machine (SVM) imbalanced data inequality hyper-plane distance membership function |
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