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模糊临近支持向量机
Fuzzy Proximal Support Vector Machine
【摘要】 临近支持向量机(ProximalSupportVectorMachine)是近年提出的一种新的支持向量机。尽管在处理模式分类问题中速度远远超过传统支持向量机,临近支持向量机理论没有考虑不同输入样本点可能会对最优分类超平面的形成产生不同影响。文章给不同的训练样本赋予不同的模糊隶属度,以此来改进临近支持向量机。实验证明这种改进后的模糊临近支持向量机拥有一些临近支持向量机所没有的性能。
【Abstract】 Despite of its great efficiency for pattern classification,proximal support vector machines(PSVM),a new version of SVM proposed recently,ignores the different effects of the training samples on the learning of the decision surface.This paper modifies PSVM by applying the fuzzy membership to every point.The experiments indicate that the modified PSVM possesses some new properties that the PSVM has not.
【关键词】 临近支持向量机；
模式分类；
模糊隶属度；
【Key words】 Proximal Support Vector Machine； pattern classification； fuzzy membership；
【Key words】 Proximal Support Vector Machine； pattern classification； fuzzy membership；
【基金】 国家自然科学基金(编号:9030701760444004);中国地质大学(武汉)优秀青年教师资助计划(编号:cugqnl0520)资助
- 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2005年05期
- 【分类号】TP18
- 【被引频次】4
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