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一种基于新隶属度函数的模糊支持向量机

         

摘要

传统的模糊支持向量机隶属度函数大多基于样本与类中心的距离设计,削弱了支持向量的作用.为此,结合2种隶属度函数,提出一种新的隶属度函数设计方法,将每一类样本划分为支持向量、非支持向量和孤立点.在赋予远离类中心的支持向量较大的隶属度同时,赋予远离类中心的非支持向量和孤立点较小的隶属度.实验结果表明,基于新隶属度函数的模糊支持向量机有更好的分类性能.

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