【摘 要】
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模糊支持向量机(FSVM)中的模糊隶属度函数确定一直是一个难点问题。针对支持向量分类机对噪声数据或孤立点非常敏感的问题,受贝叶斯决策理论的启发,结合样本密度特性,研究样
【机 构】
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重庆师范大学计算机与信息科学学院,重庆大学自动化学院
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模糊支持向量机(FSVM)中的模糊隶属度函数确定一直是一个难点问题。针对支持向量分类机对噪声数据或孤立点非常敏感的问题,受贝叶斯决策理论的启发,结合样本密度特性,研究样本点相对于同类和异类的关系,对各样本点分布的紧密程度给出了描述,构造了样本点的后验概率与样本密度的加权方法,提出了一种新的加权模糊隶属度函数构造。该方法避免了对噪声数据和孤立点的检测。通过建立基于提出模糊隶属函数的FSVM进行仿真,实验表明,提出的模糊隶属度函数构造的后验概率加权方法的有效性。
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