10.3778/j.issn.1002-8331.2008.11.012
模糊支持向量机隶属度的确定方法
传统的支持向量机对噪声或野点是敏感的,针对这种情况,引入了模糊支持向量机,但模糊隶属度的确定是个难点.利用基于线性规划下的一类分类算法来确定模糊隶属度,根据不同输入样本对分类的贡献不同,赋予相应的隶属度,将噪声或野点与有效样本区分开.实验结果表明,模糊支持向量机比传统的支持向量机有更好的分类效果,能够削弱噪声或野点的影响.
线性规划、模糊支持向量机、隶属度
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TP18(自动化基础理论)
2008-05-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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