【摘 要】
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针对最小二乘双支持向量机对噪声样本敏感的问题,依据给含有大噪声的样本赋予较小权重、给较小噪声的样本赋予较大权重的原则,通过评估训练样本点到两个非平行分类超平面的距离,构造了能反映样本噪声程度的权重,提出了线性和非线性加权最小二乘双支持向量机,并发展了两种加权支持向量机的求解算法,解决了对含噪声样本的高精度分类问题。将所提两种加权最小二乘双支持向量机分别应用到Heart-statlog和Two-mo
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,河南师范大学数学与信息科学学院,河南师范大学学报编辑部,武汉理工大学信息工程学院
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针对最小二乘双支持向量机对噪声样本敏感的问题,依据给含有大噪声的样本赋予较小权重、给较小噪声的样本赋予较大权重的原则,通过评估训练样本点到两个非平行分类超平面的距离,构造了能反映样本噪声程度的权重,提出了线性和非线性加权最小二乘双支持向量机,并发展了两种加权支持向量机的求解算法,解决了对含噪声样本的高精度分类问题。将所提两种加权最小二乘双支持向量机分别应用到Heart-statlog和Two-moons数据集上进行仿真,结果表明所提方法有效消除了噪声的影响,提高了分类精度。
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