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一种新的模糊支持向量机算法
被引量:
3
1
作者
周广千
徐蔚鸿
杨志勇
《微计算机信息》
2010年第30期217-218,211,共3页
通过改进的模糊K近邻方法对模糊隶属度进行求解,将求得的隶属度带入模糊支持向量机中。实验表明,采用该方法得出的分类结果与用支持向量机方法和用根据距离求解隶属度的模糊支持向量机方法的结果进行比较,误差最小,而且有效的降低了过...
通过改进的模糊K近邻方法对模糊隶属度进行求解,将求得的隶属度带入模糊支持向量机中。实验表明,采用该方法得出的分类结果与用支持向量机方法和用根据距离求解隶属度的模糊支持向量机方法的结果进行比较,误差最小,而且有效的降低了过学习的问题,证明了该方法的可行性。
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关键词
隶属度
支持向量机
模糊K近邻
模糊支持向量机
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职称材料
题名
一种新的模糊支持向量机算法
被引量:
3
1
作者
周广千
徐蔚鸿
杨志勇
机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
湖南江滨机器集团公司技术中心
出处
《微计算机信息》
2010年第30期217-218,211,共3页
文摘
通过改进的模糊K近邻方法对模糊隶属度进行求解,将求得的隶属度带入模糊支持向量机中。实验表明,采用该方法得出的分类结果与用支持向量机方法和用根据距离求解隶属度的模糊支持向量机方法的结果进行比较,误差最小,而且有效的降低了过学习的问题,证明了该方法的可行性。
关键词
隶属度
支持向量机
模糊K近邻
模糊支持向量机
Keywords
membership
support vector machine
fuzzy K neighbors
fuzzy support vector machine
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种新的模糊支持向量机算法
周广千
徐蔚鸿
杨志勇
《微计算机信息》
2010
3
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