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基于总间隔的自适应模糊支持向量机在线性与非线性领域中的应用研究

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摘要 针对传统的SVM在实际应用中存在的过拟合问题、最优分类超平面的倾斜问题和推广误差界的问题,引入了总间隔算法和不同代价算法。介绍了基于总间隔的自适应模糊支持向量机(TAF-SVM)的原理和判别机制,并将它应用于线性和非线性领域。
出处 《软件导刊》 2007年第10期14-15,共2页 Software Guide
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参考文献1

  • 1Christopher J.C. Burges. A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition[J] 1998,Data Mining and Knowledge Discovery(2):121~167

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