一类新型快速模糊支持向量机

• 作者: 施其权 李小明 肖辞源
• 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 隶属度函数 边缘数据
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 103-105
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 2240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.02.027

摘要

针对一般模糊支持向量机训练时间过长,训练效率低下的问题,通过定义了一种新的隶属度函数的方法,来改进算法,从而得到了一种快速模糊支持向量机.本算法中的新定义的隶属度函数能够对离分类超平面较远、不可能成为支持向量的数据赋予较小的隶属度,使训练样本集中的数据大大减少.同时,在将二类模糊支持向量机推广到k类时,采用了DAGSVMs方法,进一步提高了多类分类问题的分类效率.实验表明,提出的快速模糊支持向量机在保证测试精度的同时,减少了训练时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李小明	西南石油大学理学院	13	63	5.0	7.0
2	肖辞源	西南石油大学理学院	6	30	3.0	5.0
3	施其权	西南石油大学理学院	1	17	1.0	1.0