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一种新颖隶属度函数的模糊支持向量机

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传统的支持向量机(SVM)训练含有外部点或噪音数据时,容易产生过拟合(over-fitting)。通过模糊隶属度函数来降低外部点或被污染数据的选择。本文提出了一种新的核隶属度函数,这种新的隶属度函数不仅依赖于每个样本点到类型中心的距离,还依赖于该样本点最邻近的K个其他样本点的距离。实验结果表明了具有该隶属度函数的模糊支持向量机的有效性。

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来源
《2009年全国理论计算机科学学术年会》|2009年|92-94|共3页
会议地点哈尔滨
作者
李苗苗; 向凤红; 刘新旺;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
支持向量机; 隶属度函数; 数据选择;

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