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摘要:
对利用超平面、超(椭)球等几何形状实现数据分类的基于边界的主流分类方法进行了研究,在此基础上,提出了一种将空间点作为分类依据的最大间隔模糊分类器(MFC).该方法首先在模式空间中找到一个模糊分类点c,c点距离两类样本要尽可能近且类间夹角间隔尽可能大.然后,测试样本通过c与训练样本间的最大化夹角间隔实现分类.最后,利用MFC的核化对偶式与最小包含球(MEB)的等价性,将MFC的应用范围从二类推广到单类.与主流分类方法的比较实验表明,MFC具有优良的分类性能和抗噪能力,其分类最高精度可达98.8%.
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文献信息
篇名 基于边界的最大间隔模糊分类器
来源期刊 光学精密工程 学科 工学
关键词 模式分类 模糊分类器 模糊分类点 抗噪能力 单类问题
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 140-147
页数 分类号 TP391.4
字数 4614字 语种 中文
DOI 10.3788/OPE.20122001.0140
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 王士同 江南大学数字媒体学院 528 3424 23.0 37.0
2 刘忠宝 江南大学数字媒体学院 11 78 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
模式分类
模糊分类器
模糊分类点
抗噪能力
单类问题
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
光学精密工程
月刊
1004-924X
22-1198/TH
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-166
1959
chi
出版文献量(篇)
6867
总下载数(次)
10
总被引数(次)
98767
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