自适应模糊支持向量机算法

• 作者: 吴广潮 杨晓伟 邵壮丰
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 最小二乘支持向量机 自适应迭代 模糊隶属度
• 年，卷（期）: 2006,（27）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3610字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.27.018

摘要

支持向量机算法对噪声和异常点是敏感的,为了克服这个问题,人们引入了模糊隶属度.传统确定样本模糊隶属度的方法,都是基于原始空间的.文章提出了基于特征空间的模糊隶属度函数模型.在该模型中,以特征空间中的样本为中心,以给定的距离d为半径作超球,根据其它样本落到超球内的个数来确定中心样本点的模糊隶属度.并将新的模糊隶属度模型引入自适应支持向量机,提出了模糊自适应支持向量机算法.实验结果表明,该模型能有效地提高自适应支持向量机的抗噪能力和预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨晓伟	华南理工大学数学科学学院	38	588	12.0	24.0
2	吴广潮	华南理工大学数学科学学院	20	192	7.0	13.0
3	邵壮丰	华南理工大学数学科学学院	2	16	1.0	2.0