一种基于动态类中心模型选择的模糊支持向量机

宋一明; 鞠哲

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一种基于动态类中心模型选择的模糊支持向量机

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模糊支持向量机的核心思想是赋予样本模糊隶属度,给每个样本以不同的权重,从而克服标准支持向量机对噪声和异常点敏感的问题.现有的模糊支持向量机算法通常以样本与类中心距离为基础,给每个样本赋予一个固定的隶属度,没有根据样本分布对隶属度做进一步修正.提出了一种新的动态方式赋予样本隶属度,利用萤火虫算法不断地更新样本中心的位置和隶属度函数,同时利用粒子群算法优化模糊支持向量机参数.在UCI数据集上的实验结果表明,该算法可以有效减少噪声和野点对超平面的影响,分类性能要优于几类常用的模糊支持向量机算法.

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来源
《大连理工大学学报》|2023年第2期|199-204|共6页
作者
宋一明; 鞠哲;
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作者单位

沈阳航空航天大学理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
模糊支持向量机; 隶属度函数; 分类; 粒子群算法; 萤火虫算法;

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