模糊支持向量机中隶属度确定的新方法

针对目前模糊支持向量机方法中,一般使用样本与类中心之间的距离关系构建隶属度函数的不足,提出一种改进的隶属度确定方法.该方法不仅考虑样本与类中心之间的关系,还考虑样本之间的关系根据样本的类中心与传统支持向量机构造的分类面构建2个超球,由样本点与超球的位置关系计算其隶属度,能够有效地区分样本点、噪音点以及孤立点.通过文本分类实验表明,与其他两种隶属度函数方法相比,基于双超球的模糊支持向量机方法可以更有效地将文本训练集中的噪音剔除,具有较好的分类性能.     

基于类中心和密切度的L-2范数FSVM

支持向量机(SVM)是解决回归问题的一种有效的方法,但传统的支持向量机对样本中的噪声和孤立点非常敏感.为了克服这个问题,文中提出了一种基于类中心和密切度的L-2范数模糊支持向量机(L-2范数FSVM),即模糊隶属度的建立不仅根据样本到类中心的距离,而且根据样本点和其目标点之间的密切度.仿真实验结果显示了该方法有效地减少了噪声的影响,改进了回归的精度,增强了推广能力.     

一种新的模糊支持向量回归方法

为克服传统的模糊支持向量机隶属度函数都是基于样本与类中心距离进行设计所带来的局限性问题,提出了基于样本到超平面距离的新隶属度函数设计方法。该方法从支持向量机的回归本质出发,通过更加合理地设计隶属度函数,提高支持向量机的回归的泛化鲁棒能力。仿真结果证明,该方法具有更好的鲁棒性,提高了模糊支持向量机的泛化能力。     

具有模糊隶属度的模糊支持向量机算法

针对传统支持向量机(SVM)由于样本中存在孤立点数据或噪声而导致的过学习问题,通过分析模糊支持向量机(FSVM)的特点,指出其关键在于如何构建模糊隶属度,为此结合k近邻法思想提出了一种新的隶属度函数构造方法.该方法不仅考虑了样本点到类中心的距离,而且对各样本点排列的紧密程度也进行了估计,与传统SVM相比,它对样本的分类更为清晰和准确.将该方法应用于汽车发动机的实际故障诊断中,结果表明:SVM与普通FSVM的分类正确率较低,而采用新的模糊隶属度的FSVM算法却有较高的识别率,当k为5时分类正确率达到了70.93%,因此验证了该算法的有效性.     

一种基于动态类中心模型选择的模糊支持向量机

模糊支持向量机的核心思想是赋予样本模糊隶属度,给每个样本以不同的权重,从而克服标准支持向量机对噪声和异常点敏感的问题.现有的模糊支持向量机算法通常以样本与类中心距离为基础,给每个样本赋予一个固定的隶属度,没有根据样本分布对隶属度做进一步修正.提出了一种新的动态方式赋予样本隶属度,利用萤火虫算法不断地更新样本中心的位置和隶属度函数,同时利用粒子群算法优化模糊支持向量机参数.在UCI数据集上的实验结果表明,该算法可以有效减少噪声和野点对超平面的影响,分类性能要优于几类常用的模糊支持向量机算法.     

基于动态核函数的模糊支持向量机

针对传统的支持向量机(SVM)对训练样本中的噪声和野值特别敏感而导致的过学习问题,文中提出了一种新的基于动态核函数的模糊支持向量机(FSVM).该方法不仅考虑了样本点到类中心的距离,而且还考虑了样本间的密切度,结合这两种思想在特征空间中构造了一种新的基于动态核函数的模糊隶属度.仿真实验表明,该方法有较好的分类精度和推广能力并且在理论上具有一般性和能够有效地减弱野值的影响.     

模糊支持向量机在肺结节良恶性分类中的应用

针对传统支持向量机(SVM)对图像中含有的噪声或野值样本的不敏感性问题,提出了一种基于双向隶属度的模糊支持向量机(FSVM)的方法。该方法通过计算样本类中样本与其所属类别和另一类别的中心点之间的距离,得出样本对每一类的隶属度,通过对样本隶属度的分析实现对样本点的分类。将该方法应用于对肺结节良恶性分类试验中,其参数反演结果表明,即使在噪声存在的情况下该方法也能得到较好的分类结果,而且克服了传统方法过拟合的缺点,从而也验证了该方法较强的抗噪能力和较好的分类能力。     

基于多区域划分的模糊支持向量机方法

针对模糊支持向量机(FSVM)方法无法有效定位支持向量,在确定隶属度时易丢失分类信息的问题,提出一种基于多区域划分的FSVM方法。该方法先利用传统SVM获取支持向量的大体位置,作为对FSVM支持向量的近似估计,再进一步融合带负类样本的支持向量域描述(SVDD-neg)模型,对样本空间进行划分,最后根据样本所在的区域按不同的规律确定隶属度。研究结果表明:这种隶属度确定方式不仅能有效削弱野值样本的影响,而且也会提高支持向量的隶属度。与基于样本紧密度以及基于样本到类内超平面距离的FSVM方法相比,该方法具有更好的抗噪性能和泛化能力。     

后验概率加权的模糊隶属度函数

模糊支持向量机(FSVM)中的模糊隶属度函数确定一直是一个难点问题。针对支持向量分类机对噪声数据或孤立点非常敏感的问题,受贝叶斯决策理论的启发,结合样本密度特性,研究样本点相对于同类和异类的关系,对各样本点分布的紧密程度给出了描述,构造了样本点的后验概率与样本密度的加权方法,提出了一种新的加权模糊隶属度函数构造。该方法避免了对噪声数据和孤立点的检测。通过建立基于提出模糊隶属函数的FSVM进行仿真,实验表明,提出的模糊隶属度函数构造的后验概率加权方法的有效性。     

用于不平衡数据分类的模糊支持向量机算法

作为一种有效的机器学习技术,支持向量机已经被成功地应用于各个领域.然而当数据不平衡时,支持向量机会产生次优的分类模型;另一方面,支持向量机算法对数据集中的噪声点和野点非常敏感.为了克服以上不足,提出了一种新的用于不平衡数据分类的模糊支持向量机算法.该算法在设计样本的模糊隶属度函数时,不仅考虑训练样本到其类中心距离,而且考虑样本周围的紧密度.实验结果表明,所提模糊支持向量机算法可以有效地处理不平衡和噪声问题.     

直觉模糊支持向量机

传统的模糊支持向量机难以区分具有相同隶属度的稀疏样本点和稠密样本点,进而可能降低分类精度.为了解决此类问题,利用直觉模糊集和模糊支持向量机,构建了直觉模糊支持向量机.仿真实验结果表明:与传统的支持向量机和模糊支持向量机相比,直觉模糊支持向量机的分类结果更精确.     

基于高斯分布的非平衡FSVM

针对传统模糊支持向量机算法采用样本到类中心的距离关系来构建模糊隶属度函数存在不足,以及易受数据集不平衡的影响,提出了一种基于高斯分布的FSVM,该方法既考虑了2类样本数量的不平衡问题,同时进一步考虑了样本不同方向上的分布特性.将样本的分布特性应用于模糊隶属度函数的设计,有效地提高了对正常样本和噪声、野值样本的区分能力.实验结果表明,在处理不平衡和有噪声干扰的数据集时,该方法较传统的FSVM具有更强的鲁棒性.     

基于模糊最小二乘支持向量机的发酵过程建模研究

青霉素发酵过程具有时变性和高度非线性,对菌体浓度等的在线测量十分困难。最小二乘支持向量机建模,虽然提高了预测速度,但是预测精度有所欠缺。为提高预测精度,本文在最小二乘支持向量机中引入模糊思想,采用一种基于类中心距离的模糊隶属度函数,为青霉素发酵过程菌体浓度建立预测模型。原理分析与仿真结果表明模糊最小二乘支持向量机建模方法相比于单一的最小二乘支持向量机建模,它的预测精度高,性能更加优越。     

基于模糊支持向量机的一维距离像识别

在毫米波雷达一维距离像识别中,为达到消除噪声与孤立点影响的目的,在研究了基于距离和样本紧密度的隶属度函数的基础上,提出了一种能反映雷达回波信号在特征空间分布的隶属度函数.用一个紧凑的超椭球体将样本包围起来,并使用超椭球体的方向半径度量样本之间的紧密度.将改进的基于样本紧密度的隶属度函数应用于模糊支持向量机中,可较好地区分开支持向量与含噪声或野值的样本.实验结果显示:随着雷达回波信号信噪比的降低,支持向量机的目标识别率迅速下降,而模糊支持向量机的目标识别率只下降了1%,有效地减小了噪声对一维距离像识别结果的影响.     

基于模糊支持向量机的中文垃圾邮件过滤方法

随着电子邮件的广泛使用,垃圾邮件问题也日益严峻.基于邮件内容的过滤是当前解决垃圾邮件问题的主流技术之一.提出了一种基于带有模糊隶属度的模糊支持向量机对中文垃圾邮件过滤的方法,同时,为解决FSVM中隶属度函数的确定问题,使用了一种改进的基于类中心的隶属度函数设计方法.通过实验,使用FS-VM对垃圾邮件过滤能够取得较好的效果.     

一种改进的加权支持向量机

根据支持向量样本、边界向量样本、噪声样本、中心距离比值、百分位数和加权系数之间的关系,提出了基于中心距离比值的加权支持向量分类机,有效地处理了支持向量样本对加权系数的影响,并能够应用于非均衡数据和噪声数据,从而提高了加权支持向量机的分类能力.