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改进的双隶属度模糊支持向量机
引用本文:邬啸,魏延,吴瑕
. 改进的双隶属度模糊支持向量机[J]. 重庆师范大学学报(自然科学版), 2011, 28(5): 49-52. DOI: 50-1165/N.20110917.1359.011
作者姓名:邬啸  魏延  吴瑕
作者单位:重庆师范大学计算机与信息科学学院,重庆,401331
基金项目:重庆市教委科学技术研究项目(No.KJ090823)
摘    要:
针对传统的支持向量机( SVM)中存在对噪声和孤立点敏感,容易产生过拟合的问题,提出一种新的模糊隶属度函数设计方法——基于密度法的双隶属度模糊支持向量机方法(DM-FSVM).该方法不仅考虑样本到类中心的距离,同时根据样本点到类中心的距离将样本分为两类,类中心附近样本点的隶属度由该样本点到类中心的距离确定,而对于远离类...

关 键 词:支持向量机  双隶属度  截集模糊C-均值

Improved Double Memberships of Fuzzy Support Vector Machine
WU Xiao,WEI Yan,WU Xia
. Improved Double Memberships of Fuzzy Support Vector Machine
[J]. Journal of Chongqing Normal University:Natural Science Edition, 2011, 28(5): 49-52. DOI: 50-1165/N.20110917.1359.011
Authors:WU Xiao  WEI Yan  WU Xia
Affiliation:WU Xiao,WEI Yan,WU Xia(College of Computer and Information Science,Chongqing Normal University,Chongqing 401331,China)
Abstract:
In traditional support vector machine,there is an existence of noise and outlier sensitive,and often has an over-fitting problem.In this paper,a new membership of fuzzy support vector machine desigh method is proposed-double memberships of fuzzy support vector machine(DM-FSVM).Not only consider the distance of samples to center,but also divide the sample points into two types according to the distance of sample points to the center,near the clustering center sample's membership determined by the distance fr...
Keywords:SVM  double memberships  C-mean clustering  
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