基于迭代方法的模糊孪生支持向量机

doi:10.3969/j.issn.1000-1565.2015.04.011

河北大学学报(自然科学版) ›› 2015, Vol. 35 ›› Issue (4): 399-404.DOI: 10.3969/j.issn.1000-1565.2015.04.011

基于迭代方法的模糊孪生支持向量机

李凯¹,胡少方¹,王亮¹,董华¹,许建忠²

1.河北大学计算机科学与技术学院,河北保定,071002； 2.河北大学物理科学与技术学院,河北保定,071002

出版日期:2015-07-25 发布日期:2015-07-25
基金资助:
国家自然科学基金资助项目

Fuzzy twin support vector machine based on iterative method

LI Kai¹,HU Shaofang¹,WANG Liang¹,DONG Hua¹,XU Jianzhong²

Online:2015-07-25 Published:2015-07-25

摘要/Abstract

摘要： 模糊孪生支持向量机通过为每个训练样本赋予不同的模糊隶属度来构建2个最优非平行分类面,以便减少噪声或孤立点对非平行分类面的影响,进一步提高了支持向量机的性能.本文结合超松弛迭代法对模糊孪生支持向量机进行了研究,通过迭代技术求解凸二次规划问题中的拉格朗日乘子,减少了支持向量机的训练时间,在UCI标准数据集上分别对C-FTSVM和v-FTSVM进行了实验研究,并对使用传统求拉格朗日乘子的方法与超松弛迭代(SOR)的方法进行了对比,表明了使用超松弛迭代法不仅在时间性能上得到了提高,而且其分类正确率也优于传统的方法.

关键词: 模糊孪生支持向量机, 超松弛迭代, 分类

Key words: fuzzy twin support vector machine, successive overrelaxation, classification

中图分类号:

TP391

李凯,胡少方,王亮,董华,许建忠. 基于迭代方法的模糊孪生支持向量机[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2015, 35(4): 399-404.

LI Kai,HU Shaofang,WANG Liang,DONG Hua,XU Jianzhong. Fuzzy twin support vector machine based on iterative method[J]. Journal of Hebei University (Natural Science Edition), 2015, 35(4): 399-404.

[1]	申爽,尹新明,席玉强. 王朗国家级自然保护区隐芒蝇属分类研究及1新种记述[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2023, 43(3): 292-297.
[2]	杨昆,原嘉成,高聪,孙宇锋,路宇飞,常世龙,薛林雁. 基于改进的Faster R-CNN的息肉目标检测和分类方法[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2023, 43(1): 103-112.
[3]	牛晓颖,牟晓晴,孙杰,张春江,赵志磊,田特. 基于营养成分和主成分分析的驴肉与其他肉类分类研究[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2022, 42(5): 483-493.
[4]	魏明军,张鑫楠,刘亚志,周太宇. 一种基于SSA-BRF的网络入侵检测方法[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2022, 42(5): 552-560.
[5]	许旺,曾清怀,唐戎,蔡余杰. 中国刃颚隐翅虫属1新纪录种(鞘翅目:隐翅虫科)[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2022, 42(4): 421-423.
[6]	哈艳,孟翔杰,田俊峰. 基于近邻样本联合学习模型的疟疾识别算法[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2022, 42(2): 208-216.
[7]	卢艳敏,裴素俭,刘海鹏,马惠钦. 石蜈蚣属1新种(石蜈蚣目:石蜈蚣科)记述及分子系统学分析[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2022, 42(1): 60-67.
[8]	王芳,张玉,张春红,夏红岩. 基于GA-BP算法的太赫兹波鉴定苜蓿草品种[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2021, 41(6): 666-671.
[9]	张锋,余锟. 中国西藏2种锥螲蟷属蜘蛛记述(原蛛下目:盘腹蛛科)[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2021, 41(5): 581-586.
[10]	潘昭,魏佳烁,任国栋. 中国蜂大花蚤属分类记述(鞘翅目:大花蚤科)[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2021, 41(3): 285-289.
[11]	李凯,李洁. 基于pinball损失的一对一加权孪生支持向量机[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2020, 40(6): 647-656.
[12]	董斌,王云涛,贾立男,王娅南. 改进的PSO优化SVM的病理图像分类算法[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2020, 40(5): 543-551.
[13]	白瑞蒲,刘培,张艳. 低维半结合3-代数的分类[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2020, 40(2): 113-118.
[14]	任国栋,李雪. 世界储藏物拟步甲分类进展[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2020, 40(1): 49-56.
[15]	张军,张敏,郝小可,解鹏. 基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2019, 39(6): 666-672.

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Fuzzy twin support vector machine based on iterative method

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