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结构模糊孪生支持向量机及其求解方法研究
【摘 要】
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孪生有界支持向量机通过求解两个较小规模的二次规划问题来寻找不平行的超平面,进一步提高了孪生支持向量机的分类性能。然而,此方法在构建模型时主要使用了Hinge损失函数,致使孪生有界支持向量机对噪声较为敏感且对重采样不稳定;另外,为了求解该模型,需将问题从原空间转换到对偶空间进行,从而使算法的时间性能降低。为了更好地解决孪生有界支持向量机存在的不足,本文将结构信息与模糊隶属度引入到孪生有界支持向量机中
【出 处】
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河北大学
【发表日期】
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2021年01期
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