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基于迭代方法的模糊孪生支持向量机
引用本文:李凯,胡少方,王亮,董华,许建忠.基于迭代方法的模糊孪生支持向量机[J].河北大学学报(自然科学版),2015,35(4):399.
作者姓名:李凯  胡少方  王亮  董华  许建忠
作者单位:1.河北大学计算机科学与技术学院,河北保定,071002; 2.河北大学物理科学与技术学院,河北保定,071002
基金项目:国家自然科学基金资助项目
摘    要:模糊孪生支持向量机通过为每个训练样本赋予不同的模糊隶属度来构建2个最优非平行分类面,以便减少噪声或孤立点对非平行分类面的影响,进一步提高了支持向量机的性能.本文结合超松弛迭代法对模糊孪生支持向量机进行了研究,通过迭代技术求解凸二次规划问题中的拉格朗日乘子,减少了支持向量机的训练时间,在UCI标准数据集上分别对C-FTSVM和v-FTSVM进行了实验研究,并对使用传统求拉格朗日乘子的方法与超松弛迭代(SOR)的方法进行了对比,表明了使用超松弛迭代法不仅在时间性能上得到了提高,而且其分类正确率也优于传统的方法.

关 键 词:模糊孪生支持向量机  超松弛迭代  分类  

Fuzzy twin support vector machine based on iterative method
LI Kai,HU Shaofang,WANG Liang,DONG Hua,XU Jianzhong.Fuzzy twin support vector machine based on iterative method[J].Journal of Hebei University (Natural Science Edition),2015,35(4):399.
Authors:LI Kai  HU Shaofang  WANG Liang  DONG Hua  XU Jianzhong
Abstract:
Keywords:fuzzy twin support vector machine  successive overrelaxation  classification
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