10.3969/j.issn.1000-386x.2013.10.038
一种模糊支持向量机主动学习算法
模糊支持向量机具有很好的抗噪声能力，受到很多专家的重视。然而模糊支持向量机上的主动学习算法却一直鲜有研究。提出一种针对模糊支持向量机的主动学习算法，该算法首先在训练集合上利用模糊支持向量机得到决策超平面，然后选取间隔内的未标记样本进行标记，并计算相应的模糊权重，以及更新原有训练样本的模糊权重。最后结合赋予模糊权重的新标记样本重新进行学习，直到未标记样本集为空或者分类性能满足要求。在UCI标准数据集和语音识别数据集上的实验充分验证了该算法的有效性。
模糊支持向量机、抗噪、主动学习、间隔
TP181(自动化基础理论)
河南省教育厅科学技术研究重点项目12B880010。
2013-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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