基于类中心思想的去边缘模糊支持向量机

• 作者: 刘小茂 刘振丙 张钧 曹淑娟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 数学
• 关键词: 推广的最大间隔法 模糊支持向量机 模糊因子 类中心 去边缘方法
• 年，卷（期）: 2006,（22）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 146-149
• 页数: 4页
• 分类号: O235
• 字数: 4823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.22.045

摘要

针对两类分类问题中样本点数量多、类别模糊且有孤立野点的情况,论文在类中心向量方法的基础上,提出了一种基于类中心思想的去边缘模糊支持向量机,该方法用类中心思想预先去掉那些可能不是支持向量的点,并采用降半哥西分布作为隶属度,使其适合模糊分类的性能特点.从理论和实证分析两个方面将该方法与线性可分SVM及模糊SVM进行了对比分析,结果显示该方法不但大大减少了训练点数目,从而减小了内存和计算量,提高了训练速度,而且减少了孤立野点对支持向量分类机的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘小茂	华中科技大学主校区数学系	34	821	14.0	28.0
2	张钧	华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室	20	188	7.0	13.0
3	曹淑娟	华中科技大学主校区数学系	4	50	3.0	4.0
4	刘振丙	华中科技大学主校区数学系	5	49	3.0	5.0