基于相似度量的模糊支持向量机算法研究

• 作者: 张淑娟 梁工谦 王宇凡
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 相似测量 核函数 模糊集 ,支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 页码范围: 112-116
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文

摘要

基于统计学习理论，核被看做是一种相似度测量模型。核函数是支持向量机算法的核心，利用核函数可以将低维不可分数据映射到高维空间，并进行最优分类研究。但孤立点或噪声数据都会影响最优分类平面和最优分类函数，所以提出利用相似度测量构建模糊核函数。相比高斯核函数和模糊sigmoid核函数的分类支持向量模型，本文提出的模糊相似核函数在支持向量机运算中计算成本最低，可以提供更高的准确率，同时可以避免传统模糊核函数的限制。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁工谦	西北工业大学管理学院	169	1972	24.0	36.0
2	王宇凡	西北工业大学管理学院	5	73	3.0	5.0
3	张淑娟	西北工业大学管理学院	3	55	2.0	3.0