10.3321/j.issn:0372-2112.2004.05.029
模糊多类SVM模型
利用SVM处理多类分类问题,是当前的研究热点之一.本文提出了一种模糊多类支持向量机模型,即FMSVM.该方法是在Weston等人提出的多类SVM模型中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此得到不同的惩罚值.从而在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.理论分析与数值实验都表明,该算法具有良好的鲁棒性.
多类分类、支持向量机(SVM)、模糊成员函数
32
TP391(计算技术、计算机技术)
国家科技攻关项目2002BA407B;河北省自然科学基金603137
2004-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
830-832
