基于密度法的双隶属度模糊支持向量机

• 作者: 周蒙蒙 李雷 鲁延玲
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊支持向量机 双隶属度 密度 类中心
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 44-46
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 2865字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.12.012

摘要

针对现实环境中样本集越来越大,并且往往含有大量噪声和野值,导致传统模糊支持向量机的训练时间和分类识别率降低的问题,提出基于密度法的双隶属度模糊支持向量机,即靠近类中心的样本点隶属度由其到类中心的距离确定,远离类中心的样本点隶属度由其邻域内同类异类样本点数量的比例确定.从理论和实证两个方面分析文中方法与以往基于密度的模糊支持向量机(DFSVM)相比,该方法不但降低了算法的复杂度,并且提高了支持向量机的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李雷	南京邮电大学理学院	82	539	12.0	18.0
2	鲁延玲	南京邮电大学理学院	5	49	4.0	5.0
3	周蒙蒙	南京邮电大学理学院	2	22	2.0	2.0