【摘 要】
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针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)无法处理不平衡和矩阵模式等问题,以支持矩阵机(Support Matrix Machine,SMM)为基础,提出一个基于熵的SMM(Entropy-based SMM,ES
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针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)无法处理不平衡和矩阵模式等问题,以支持矩阵机(Support Matrix Machine,SMM)为基础,提出一个基于熵的SMM(Entropy-based SMM,ESMM)来解决不平衡数据集.ESMM的贡献是:(1)提出了一个新的基于熵的模糊隶属度评价方法从而增强确定模式的重要性;(2)保证了正类模式的重要性并且得到一个更加灵活的决策面.在真实世界的不平衡数据集和矩阵模式上的实验表明,ESMM比那些与之相比较的学习机有更好的性能.
In order to solve the problem that Support Vector Machine (SVM) can not deal with imbalance and matrix pattern, based on Support Matrix Machine (SMM), an Entropy-based SMM (ESMM) To solve the unbalanced dataset, ESMM’s contributions are as follows: (1) A new entropy-based fuzzy membership evaluation method is proposed to enhance the importance of deterministic mode; (2) The importance of the positive mode is guaranteed and a more Flexible Decision Making Experiments on real-world unbalanced data sets and matrix models show that ESMMs perform better than those learning machines.
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