【摘 要】
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支持向量机算法对噪声和异常点是敏感的,为了克服这个问题,人们引入了模糊隶属度.传统确定样本模糊隶属度的方法,都是基于原始空间的.文章提出了基于特征空间的模糊隶属度函
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:10471045,60433020);广东省自然科学基金资助项目(编号:970472,000463,04020079);霍英东基金资助项目(编号:91005);教育部人文社科基金资助项目(编号:2005-241);广东省科技攻关项目(编号:2005B10101010);广州市天河区科技攻关项目(编号:051G041);华南理工大学自然科学基金资助项目(编号:D7
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支持向量机算法对噪声和异常点是敏感的,为了克服这个问题,人们引入了模糊隶属度.传统确定样本模糊隶属度的方法,都是基于原始空间的.文章提出了基于特征空间的模糊隶属度函数模型.在该模型中,以特征空间中的样本为中心,以给定的距离d为半径作超球,根据其它样本落到超球内的个数来确定中心样本点的模糊隶属度.并将新的模糊隶属度模型引入自适应支持向量机,提出了模糊自适应支持向量机算法.实验结果表明,该模型能有效地提高自适应支持向量机的抗噪能力和预测精度.
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