融合先验知识的模糊最小二乘支持向量机模型及其应用

许亮

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为了解决最小二乘支持向量机(LSSVM)对噪声或孤立点敏感的问题,融合数据样本中的先验知识,提出一种基于噪声分布模型和样本紧密度的模糊最小二乘支持向量机模型.在训练的过程中,考虑样本的噪声分布信息.为了区分有效样本和噪声,研究了基于样本紧密度的策略.运用该策略和噪声分布模型,可自动生成相应样本的模糊隶属度.该方法提高了最小二乘支持向量机的抗噪声能力以及处理含有噪声或孤立点样本的灵活性.将提出的方法运用于润滑油精制生产过程的故障诊断.实验结果表明,该方法具有很好的分类精度和鲁棒性.

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来源
《计算机应用》 |2008年第9期|2423-24262429|共5页
作者
许亮;
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作者单位

广东工业大学;

自动化学院;

广州;

510090;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类专家系统、知识工程;
关键词
最小二乘支持向量机; 模糊隶属度; 先验知识; 噪声; 故障诊断;

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