原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
在模糊多分类问题中,由于训练样本在训练过程中所起的作用不同,对所有数据包括异常数据赋予一个隶属度.针对模糊支持向量机(fuzzy support vector machines,FSVM)的第一种形式,引入类中心的概念,结合一对多1-a-a(one-against-all)组合分类方法,提出了一种基于一对多组合的模糊支持向量机多分类算法,并与1-a-1(one-against-one)组合和1-a-a组合的分类算法比较.数值实验表明,该算法是有效的,有较高的分类准确率,有更好的泛化能力.
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文献信息
篇名 一种新的模糊支持向量机多分类算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 支持向量机 模糊支持向量机 一对多组合 隶属函数 多分类算法
年,卷(期) 2008,(7) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2041-2042
页数 2页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.07.036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘太安 山东科技大学信息工程系 24 150 6.0 11.0
2 薛欣 泰山学院数学与系统科学系 16 124 6.0 11.0
3 梁永全 山东科技大学信息科学与工程学院 82 678 15.0 21.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
模糊支持向量机
一对多组合
隶属函数
多分类算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
相关基金
山东省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Shandong Province
官方网址:http://kyc.wfu.edu.cn/second/wnfw/shandongshengzirankexuejijin.htm
项目类型:重点项目
学科类型:
论文1v1指导