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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2016-09-22

Journal:大连理工大学学报

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

Volume:56

Issue:5

Page Number:525-531

ISSN No.:1000-8608

Key Words:支持向量机;模糊支持向量机;模糊隶属度;不平衡数据;分类

Abstract:作为一种有效的机器学习技术，支持向量机已经被成功地应用于各个领域。然而当数据不平衡时，支持向量机会产生次优的分类模型；另一方面，支持向量机算法对数据集中的噪声点和野点非常敏感。为了克服以上不足，提出了一种新的用于不平衡数据分类的模糊支持向量机算法。该算法在设计样本的模糊隶属度函数时，不仅考虑训练样本到其类中心距离，而且考虑样本周围的紧密度。实验结果表明，所提模糊支持向量机算法可以有效地处理不平衡和噪声问题。