【摘 要】
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针对不平衡数据集下,传统的模糊支持向量机(Fussy support vector machine,FSVM)算法分类效果不够明显,引入的参数未做优化等缺点,本文提出一种基于粒子群算法(Particle swar
【机 构】
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贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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贵州工业攻关重点（黔科合GZ字[2015]3009）资助项目;贵州省自然科学基金（黔科合J字[2015]2043）资助项目;贵州省重大专项（黔科合JZ字[2014]2001）资助项目;贵州省教育厅（黔教合协同创新字[2015]02）资助项目;贵州大学研究生创新基金（研理工2017037）资助项目
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针对不平衡数据集下,传统的模糊支持向量机(Fussy support vector machine,FSVM)算法分类效果不够明显,引入的参数未做优化等缺点,本文提出一种基于粒子群算法(Particle swarmoptimization,PSO)优化的改进模糊支持向量机算法,即PSO-DEC-IFSVM算法。该算法首先综合考虑训练样本到其类中心的间距、样本周围的紧密度以及样本的信息量设计模糊隶属度函数,然后将此改进的模糊支持向量机与不同惩罚因子(Different error costs,DEC)算法相
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