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提出了用于设计模糊支持向量机(FSVM)的统计型模糊权重函数,该函数基于模式分类思想为每个训练数据建立一个分类面,数据的模糊权重根据分类面对2类数据的识别率来计算.靠近分类间隔的疑似噪声/离群点将获得相对较小的模糊权值,其作用受到抑制;而远离间隔区域的数据不容易受到盲目抑制.该方法能够有效识别噪声/离群点,降低它们对分类器的影响.实验验证了所提方法的合理性和有效性.统计型模糊权重函数对于含噪情况未知的训练数据尤其显得重要,因为数据含噪情况可以籍由函数分类功能得到恰当的估计. 相似文献
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