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gai jin de shuang li shu du mo hu zhi chi xiang liang ji
Author(s): 
Pages: 49-52
Year: Issue:  5
Journal: Journal of Chongqing Normal University(Natural Sci

Keyword:  支持向量机 双隶属度 截集模糊C-均值;
Abstract: 针对传统的支持向量机(SVM)中存在对噪声和孤立点敏感,容易产生过拟合的问题,提出一种新的模糊隶属度函数设计方法""基于密度法的双隶属度模糊支持向量机方法(DM-FSVM)方法不仅考虑样本到类中心的距离,同时根据样本点到类中心的距离将样本分为两类,类中心附近样本点的隶属度由该样本点到类中心的距离确定,而对于远离类中心的样本点来说,其隶属度由邻域内同类与异类样本点数目的比值来确定。同时,针对模糊支持向量机普遍存在训练时间过长的难题,使用截集模糊C-均值聚类的方法对训练样本进行聚类处理,以聚类中心作为新的样本进行训练。最后数值实验表明,与传统的支持向量机和以往的FSVM相比,有效地提高了分类速度和精度。
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