模糊支持向量机中隶属度确定的新方法

被引：21

作者：

张秋余

竭洋

李凯

机构：

[1] 兰州理工大学计算机与通信学院

来源：

兰州理工大学学报 | 2009年 / 35卷 / 04期

关键词：

模糊支持向量机; 隶属度; 文本分类;

D O I：

10.13295/j.cnki.jlut.2009.04.038

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对目前模糊支持向量机方法中,一般使用样本与类中心之间的距离关系构建隶属度函数的不足,提出一种改进的隶属度确定方法.该方法不仅考虑样本与类中心之间的关系,还考虑样本之间的关系根据样本的类中心与传统支持向量机构造的分类面构建2个超球,由样本点与超球的位置关系计算其隶属度,能够有效地区分样本点、噪音点以及孤立点.通过文本分类实验表明,与其他两种隶属度函数方法相比,基于双超球的模糊支持向量机方法可以更有效地将文本训练集中的噪音剔除,具有较好的分类性能.

引用

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页数：5

共 5 条

[1] 模糊支持向量机隶属度的确定方法 [J].