【摘 要】
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研究了当训练点的输出为模糊数时支持向量分类机的构建问题.对于线性模糊分类问题,首先将其转化为模糊系数规划.利用模糊系数规划的最优规划,求解模糊系数规划得到模糊最优解
【机 构】
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中国农业大学经济管理学院,中国农业大学经济管理学院,中国农业大学理学院
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研究了当训练点的输出为模糊数时支持向量分类机的构建问题.对于线性模糊分类问题,首先将其转化为模糊系数规划.利用模糊系数规划的最优规划,求解模糊系数规划得到模糊最优解(模糊集合)以及模糊最优分类函数集(取值为最优分类函数而隶属度为的模糊集合),从而构造线性模糊支持向量分类机.对于非线性模糊分类问题,引入核函数,类似于线性模糊分类问题得到非线性模糊支持向量分类机.最后构造显示模糊支持向量分类机特点的模糊支持向量集(取值为模糊训练点,隶属度为的模糊集合).模糊支持向量分类机较好地解决了支持向量机中含有模糊信息的
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