【摘 要】
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机器学习虽然在许多领域中广泛应用,并在大多数情况下表现优异。然而,某些情况中的数据含有的噪声和不确定性会大大影响算法的性能。因此,降低以及消除这些因素的影响是十分重要的。同时,模糊理论能够很好处理数据中的噪声或不确定性,本文利用模糊理论改进了CVM以及CNN,以提升这两种算法处理含噪声或者不确定性数据时的表现,主要工作如下:1.针对网络入侵检测数据中的噪声问题,FSVM在SVM的优化问题的目标函数
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机器学习虽然在许多领域中广泛应用,并在大多数情况下表现优异。然而,某些情况中的数据含有的噪声和不确定性会大大影响算法的性能。因此,降低以及消除这些因素的影响是十分重要的。同时,模糊理论能够很好处理数据中的噪声或不确定性,本文利用模糊理论改进了CVM以及CNN,以提升这两种算法处理含噪声或者不确定性数据时的表现,主要工作如下:1.针对网络入侵检测数据中的噪声问题,FSVM在SVM的优化问题的目标函数加入模糊MFs。然而,FSVM在大型数据集中的时间开销较大,如果将其直接应用于大型数据集的任务时需要消耗大量时间。CVM是一种SVM的快速实现方式,但原CVM对核函数有较大限制,而GCVM则没有这些限制。因此,为了降低训练过程的时间开销,本文提出的FCVM通过将FSVM转化为G-CVM来求解。最后,在两个典型的入侵检测数据集中的实验表明,提出的FCVM算法在缩短了时间的同时保持了较高的准确性。2.由于人工标注的主观性和模糊性,某些任务的数据中含有大量的噪声和不可预测的不确定性。为了解决这一问题,本文提出了一种新的结构——模糊卷积,它将模糊逻辑和卷积运算集成在微观层次上。将所提出的模糊卷积与常规卷积相结合,构建了一种混合模糊卷积神经网络-HFCNN。与CNN相比,HFCNN能够解决PV电池数据的不确定性,以较少的参数提高精度。在缺陷检测的数据集上的实验结果表明了该方法与普通CNN相比的优越性。
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