基于熵和蚁群算法的模糊支持向量机新方法

• 作者: 梁宏霞 王琳 闰德勤
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊支持向量机 熵 蚁群算法 聚类
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1890-1893
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4330字
• 语种: 中文

摘要

针对当前模糊支持向量机(FSVM)一般使用特征空间样本与类中心之间的距离构建隶属度函数的不足,首次利用熵的不确定性定量化度量特征和蚁群算法(ACO)的智能性与FSVM结合,提出一种基于熵和ACO的FSVM新方法(EAFSVM).求得的聚类中心和隶属度能更准确地反映数据本身的特点,提高测试精度.实验对比SVM和FSVM,结果表明EAFSVM测试精度较高.尤其对多类数据、大规模数据具有较好的分类能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王琳	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	38	151	6.0	11.0
2	梁宏霞	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	6	39	4.0	6.0
3	闰德勤	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	1	4	1.0	1.0