FCM-SVM组合方法在不平衡信息识别中的应用

摘要：

SVM最初源于两类分类问题,对小样本问题具有良好的学习能力和泛化能力.但应用到数据分布极不平衡的信息识别问题中时,对"正例"的识别效果并不明显.鉴于此,将FCM-SVM组合方法应用到不平衡信息识别这一特殊的机器学习问题中,实现了对有限、不平衡样本数据的识别.实证分析证明这种方法在是十分有效的.

关键词：FCM、SVM、不平衡信息识别

所属期刊栏目：27

分类号：G202(信息与传播理论)

资助基金：国防科工委国防科技工业技术基础课题Z192007B002

在线出版日期：2009-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：61-63,70