基于总间隔的模糊v-相对间隔机的研究

• 作者: 刘建华 卢涵字 龙章勇
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 相对间隔 总间隔 模糊 支持向量机 核方法
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 页码范围: 167-171
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

类间间隔和类内聚类性是影响分类器分类性能的两种重要因素．基于模糊支持向量机和总间隔思想，提出一种基于总间隔的模糊v-相对间隔机（TMF-vRMM），本方法本质上是传统相对间隔机（RMM）的扩展，但可取得比RMM更好的分类性能．TMF-vRMM通过使用差异成本和引入总间隔和模糊隶属度，同时解决了不平衡训练样本问题和传统软间隔分类机RMM的过拟合问题，显著提升学习机的泛化能力．分别采用人造和实际数据集进行分类实验，结果显示TMF-vRMM具有优于相关方法的稳定分类性能．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建华	浙江工商职业技术学院工学院	19	10	2.0	2.0
2	龙章勇	南京铁道职业技术学院通信信号学院	31	78	3.0	8.0