一种新的基于模糊经验风险的支持向量机

• 作者: 冯勇 陶卿 黄燕
• 来源期刊: 炮兵学院学报
• 学科: 数学
• 关键词: 统计学习理论 支持向量机 分类 隶属度 经验风险 结构风险 核技巧
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 分类号: O183
• 语种: 中文

摘要

模糊支持向量机是一种新的机器学习算法,它是将模糊数学与支持向量机相结合的.标准支持向量机能很好地解决已知信息的样本点分类问题,但现实中一些样本点的信息是未知的,这时标准支持向量机则无法保证解决它的分类问题.而本文中所提到的模糊支持向量机正是通过隶属度加权的方式来解决样本信息未知的分类问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄燕		3	0	0.0	0.0
2	冯勇		3	0	0.0	0.0
3	陶卿		8	10	2.0	3.0