【摘 要】
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针对数据分类问题,考虑到实际应用中噪声数据对分类结果的影响,提出一种新的基于总类内分布的松弛约束双支持向量机模型;该双支持向量机算法从约束不等式集出发,通过模糊集的
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费资助项目（FRF-BR-12-021）
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针对数据分类问题,考虑到实际应用中噪声数据对分类结果的影响,提出一种新的基于总类内分布的松弛约束双支持向量机模型;该双支持向量机算法从约束不等式集出发,通过模糊集的思想引入一对约束参数项来松弛约束条件,提出松弛约束的隶属度函数,以有效减少噪声数据对分类结果的影响;同时将样本总的类内分布信息引入到双支持向量机模型的构造中,提出总类内离散度矩阵正定的条件。结果表明,与4个常见的双支持向量机相比,提出的双支持向量机模型不仅有较好的减噪及分类性能,而且具有较强的鲁棒性。
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