基于样本之间紧密度的模糊支持向量机方法

摘要：

针对传统支持向量机方法中存在对噪声或野值敏感的问题,提出了一种基于紧密度的模糊支持向量机方法.在确定样本的隶属度时,不仅考虑了样本与类中心之间的关系,还考虑了类中各个样本之间的关系.通过样本之间的紧密度来描述类中各个样本之间的关系,利用包围同一类中样本的最小球半径大小来度量样本之间的紧密度.样本的隶属度依据样本在球中的位置,按照不同的规律确定与基于样本与类中心之间关系构建的模糊支持向量机方法相比,该方法有利于将野值或含噪声样本与有效样本进行区分.实验结果表明,与传统支持向量机方法及基于样本与类中心之间关系的模糊支持向量机方法相比,基于紧密度的模糊支持向量机方法具有更好的抗噪性能及分类能力.

关键词：模糊支持向量机、紧密度、分类

所属期刊栏目：17

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：中国科学院资助项目60273005;中国博士后科学基金2005038310;湖北省自然科学基金2004ABA043;湖北省教育厅科研项目D200612002

在线出版日期：2006-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：951-958