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针对最小二乘支持向量机对噪声或孤立点敏感的问题，提出一种融合先验知识的模糊最小二乘支持向量机模型。在训练过程中考虑样本的噪声分布模型，结合样本紧密度策略，自动生成相应样本的模糊隶属度。实验结果表明，该模型对噪声样本具有较好的分类精度。
改进的模糊最小二乘支持向量机模型
【摘 要】
：
针对最小二乘支持向量机对噪声或孤立点敏感的问题，提出一种融合先验知识的模糊最小二乘支持向量机模型。在训练过程中考虑样本的噪声分布模型，结合样本紧密度策略，自动生成相应
【机 构】
：
广东工业大学自动化学院
【出 处】
：
计算机工程
【发表日期】
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2009年14期
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