[1]李雷 鲁延玲 周蒙蒙 柏永成.基于核方法的一种新的模糊支持向量机[J].计算机技术与发展,2010,(02):9-11.
　LI Lei,LU Yan-ling,ZHOU Meng-meng,et al.A New Fuzzy Support Vector Machine Based on Kernel Method[J].,2010,(02):9-11.
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基于核方法的一种新的模糊支持向量机()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年02期
页码:
9-11
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
A New Fuzzy Support Vector Machine Based on Kernel Method
文章编号:
1673-629X（2010）02-0009-03
作者:
李雷1 鲁延玲1 周蒙蒙1 柏永成2
[1]南京邮电大学理学院[2]中国科学技术大学软件学院
Author(s):
LI Lei1;  LU Yan-ling1;  ZHOU Meng-meng1;  BAI Yong-cheng2
[1]School of Sciences, Nanjing University of Posts and Telecommunications[2]School of Software, University of Science and Technology of China
关键词:
模糊支持向量机; 模糊隶属度; 混合核函数
Keywords:
fuzzy support vector machine;  fuzzy membership;  mixed kernel function
分类号:
TP181
文献标志码:
A
摘要:
由于支持向量机对样本中的噪声及孤立点非常敏感，因而在解决非线性、高维数、不确定问题时，使用模糊支持向量机比使用支持向量机的效果要好。在模糊支持向量机中，模糊隶属度函数的建立是关键也是难点。一般，模糊隶属度是在原始空间中根据样本点的相互距离及到类中心的距离创建的。考虑样本间的密切度，在特征空间中利用混合核函数建立一种新的模糊隶属度。通过试验比较多项式核函数、高斯径向基核函数与混合核函数，可看出新方法表现出了它的优越性。
Abstract:
Support vector machine is sensitive to the noises and outliers in the training samples, so fuzzy support vector machine precede support vector machine in solving the problem of non - linearity, high dimension and uncertainty. The choice of fuzzy membershi

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金项目（10371106,10471114）;江苏省高校自然科学基金项目（04KJB110097,08KJB520003）;南京邮电大学攀登计划（NY207064）李雷（1958-），男，教授，研究方向为智能信号处理、非线性分析与计算智能。
更新日期/Last Update: 1900-01-01