| 基于模糊多核学习的改进支持向量机算法研究 |
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| 引用本文： | 刘建峰,淦燕.基于模糊多核学习的改进支持向量机算法研究[J].计算机测量与控制,2016,24(3):231-233. |
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| 作者姓名： | 刘建峰 淦燕 |
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| 作者单位： | 重庆三峡学院 教务处,重庆 404100,电子科技大学 计算机视听觉实验室,重庆 404100 |
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| 基金项目： | 重庆市自然科学项目(cstc2014jcyjA40011);重庆市教委科技项目(KJ1400513)。 |
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| 摘 要： | 针对传统SVM对噪声点和孤立点敏感的问题,以及不能解决样本特征规模大、含有异构信息、在特征空间中分布不平坦的问题,将模糊隶属度融入多核学习中,提出了一种模糊多核学习的方法；通过实验验证了模糊多核学习比传统SVM、模糊支持向量机以及多核学习具有更好的分类效果,从而验证了所提方法能够有效的克服传统SVM对噪声点敏感以及数据分布不平坦的问题。
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| 关 键 词： | 支持向量机 模糊支持向量机 多核学习 模糊多核学习 |
| 收稿时间： | 2015/9/20 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2015/10/26 0:00:00 |
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