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通过改进的模糊K近邻方法对模糊隶属度进行求解,将求得的隶属度带入模糊支持向量机中。实验表明,采用该方法得出的分类结果与用支持向量机方法和用根据距离求解隶属度的模糊支持向量机方法的结果进行比较,误差最小,而且有效的降低了过学习的问题,证明了该方法的可行性。
一种新的模糊支持向量机算法
【摘 要】
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通过改进的模糊K近邻方法对模糊隶属度进行求解,将求得的隶属度带入模糊支持向量机中。实验表明,采用该方法得出的分类结果与用支持向量机方法和用根据距离求解隶属度的模糊
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南江滨机器集团公司技术中心
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2010年30期
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