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《基于類向心度的模糊支持向量機-論文.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、CN43—1258／TP計算機工程與科學第36卷第8期2014年8月ISSN1OO7—13OXComputerEngineering&ScienceVo1．36，No．8，Aug．2014文章編號：1007—130X(2014)08—1623—06基于類向心度的模糊支持向量機許翠云，業(yè)寧(南京林業(yè)大學信息科學技術學院，江蘇南京210037)摘要：傳統(tǒng)支持向量機(SVM)訓練含有噪聲或野值點的數(shù)據(jù)時，容易產(chǎn)生過擬合，而模糊支持向量機可以有效地處理這種問題。針對使用樣本與類中心之間的距離關系來構建模
2、糊支持向量機隸屬度函數(shù)的不足，提出了一種基于類向心度的模糊支持向量機(CCD-FSVM)。該方法不僅考慮到樣本與類中心之間的關系，還考慮到類中各個樣本之間的聯(lián)系，并用類向心度來表示。將類向心度應用于模糊隸屬度函數(shù)的設計，能夠很好地將有效樣本與噪聲、野值點樣本區(qū)分開來，而且可以通過向心度的大小，對混合度比較高的樣本進行區(qū)分，從而達到提高分類精度的效果。實驗結果表明，基于類向心度的模糊支持向量機其分類正確率比支持向量機高，在使用三種不同隸屬度函數(shù)的FSVM中，該方法的抗噪性能最好，分類性能最強。關鍵
3、詞：模糊支持向量機；隸屬度函數(shù)；類向心度中圖分類號：TP391．3文獻標志碼：Adoi：10．3969／．issn．1007—130X．2014．08．035AnovelfuzzysupportvectormachinebasedontheclasscentripetaldegreeXUCui—yun，YENing(SchoolofInformationTechnology，NanjingForestryUniversity，Nanjing210037，China)Abstract：Thetra
4、ditionalsupportvectormachine(SVM)oftenfallsintoover-fittingwhenoutliersarecontainedinthetrainingdata．Thefuzzysupportvectormachinecaneffectivelydealwiththisprob—lem．Accordingtothedeficiencyofthemembershipfunctiondesignedbasedonthedistancebetweenasampl
5、eanditsclustercenter，anovelfuzzysupportvectormachinebasedontheclasscentripetaldegree(CCD—FSVM)iSproposed．Itcombinesthedistancebetweenasampleanditsclustercenterwiththere—lationshipbetweensamplesexpressedastheclasscentripetaldegree．Thisfunctioncaneffec
6、tivelysepa—ratethevalidsamplesfromthenoisesoroutliers．Besides，thesizeoftheclasscentripetaldegreecanre—flectthesamplesmixeddegree．Experimentalresultsshowthatthefuzzysupportvectormachinebasedontheclasscentripetaldegreeismorerobustthanthetraditionalsupp
7、ortvectormachine，anditoutper—formstheothertwoFSVMcounterpartswithdifferentmembershipfunctionsintermsofantinoiseandclassificationperformance．Keywords：fuzzysupportvectormachine；membershipfunction；classcentripetaldegreechines)是將結構風險最小化原則引入到分類的引言一種機器學習方法
8、，它基于統(tǒng)計學習理論，致力于在屬性空間中構建最優(yōu)分類超平面，從而獲得分類支持向量機SVM(SupportVectorMa—器的全局最優(yōu)解。SVM泛化能力強，能夠較好地*收稿日期：2012-09—13；修回日期：2013-Ol一21基金項目：國家973計劃資助項目(2012CBI14505)；國家杰出青年計劃資助項目(31125008)；江蘇省研究生創(chuàng)新基金資助項目(cL11o525，Cxz12一一o527)；江蘇省青藍工程學術帶頭人；江蘇省六大人才高峰(電子信息類)．通信地址：210037江蘇省
