一种模糊支持向量机主动学习算法

• 作者: 孙秀英 王燕
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊支持向量机 抗噪 主动学习 间隔
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 136-138
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 2674字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.10.038

摘要

模糊支持向量机具有很好的抗噪声能力，受到很多专家的重视。然而模糊支持向量机上的主动学习算法却一直鲜有研究。提出一种针对模糊支持向量机的主动学习算法，该算法首先在训练集合上利用模糊支持向量机得到决策超平面，然后选取间隔内的未标记样本进行标记，并计算相应的模糊权重，以及更新原有训练样本的模糊权重。最后结合赋予模糊权重的新标记样本重新进行学习，直到未标记样本集为空或者分类性能满足要求。在UCI标准数据集和语音识别数据集上的实验充分验证了该算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙秀英	黄河科技学院现代教育技术中心	18	68	5.0	8.0
2	王燕	黄河科技学院现代教育技术中心	12	41	4.0	5.0