基于模糊支持向量机的多分类算法研究

• 作者: 宋麟 张钊 王锁柱 费一楠
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊支持向量机 多分类 二叉树
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1681-1683
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 4464字
• 语种: 中文

摘要

针对支持向量机理论中的多分类问题以及SVM对噪声数据的敏感性问题,提出了一种基于二叉树的模糊支持向量机多分类算法.该算法是在基于二叉树的支持向量机多分类算法的基础上引入模糊隶属度函数,根据每个样本数据对分类结果的不同影响,通过基于KNN的模糊隶属度的度量方法计算出相应的值,由此得到不同的惩罚值,这样在构造分类超平面时,就可以忽略对分类结果不重要的数据.通过实验证明,该算法有较好的抗干扰能力和分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王锁柱	首都师范大学信息工程学院	25	274	11.0	15.0
2	张钊	首都师范大学信息工程学院	4	62	4.0	4.0
3	费一楠		8	69	4.0	8.0
4	宋麟	首都师范大学信息工程学院	2	29	2.0	2.0