一种基于粗糙间隔的模糊支持向量机

• 作者: 卢霄霞 李凯
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊支持向量机 粗糙间隔 分类 正确率
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 1183-1187
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3058字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.06.021

摘要

以模糊支持向量机（FSVM ）为基础，同时考虑样本在间隔中的位置对决策超平面的影响，提出了基于粗糙间隔的模糊支持向量机（RFSVM ）。通过计算各个数据点的模糊隶属度，并利用最大化粗糙间隔方法，对具有隶属度的数据进行训练以获得决策超平面。在此算法中，位于下间隔中的训练点比边界域中的训练点具有较大的惩罚值，以便更好地减少噪声或野点对超平面的影响。利用选择的标准数据集对几种不同算法进行了实验比较，结果表明了RFSVM算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凯	河北大学数学与计算机学院	52	435	12.0	19.0
2	卢霄霞		4	15	2.0	3.0