具有模糊隶属度的模糊支持向量机算法

唐浩; 廖与禾; 孙峰; 谢航

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具有模糊隶属度的模糊支持向量机算法

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针对传统支持向量机(SVM)由于样本中存在孤立点数据或噪声而导致的过学习问题,通过分析模糊支持向量机(FSVM)的特点,指出其关键在于如何构建模糊隶属度,为此结合k近邻法思想提出了一种新的隶属度函数构造方法.该方法不仅考虑了样本点到类中心的距离,而且对各样本点排列的紧密程度也进行了估计,与传统SVM相比,它对样本的分类更为清晰和准确.将该方法应用于汽车发动机的实际故障诊断中,结果表明:SVM与普通FSVM的分类正确率较低,而采用新的模糊隶属度的FSVM算法却有较高的识别率,当k为5时分类正确率达到了70.93%,因此验证了该算法的有效性.

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来源
《西安交通大学学报》 |2009年第7期|40-43|共4页
作者
唐浩; 廖与禾; 孙峰; 谢航;
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作者单位

西安交通大学机械工程学院,710049,西安;

西安交通大学机械工程学院,710049,西安;

西安交通大学机械工程学院,710049,西安;

西安交通大学机械工程学院,710049,西安;

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正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;振动与噪声的发生;
关键词
模糊支持向量机; 模糊隶属度; 故障诊断;

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