- 年份
- 2010（1）
- 核心收录
- 中国科技论文与引文数据库(CSTPCD)（1）
- 刊名
- 南京邮电大学学报（自然科学版）（1）
- 作者单位
- 南京邮电大学（1）
- 语种
- 汉语（1）
- 关键词
- L-2范数模糊支持向量机(L-2范数FSVM)（1）
- 信息几何（1）
- 密切度（1）
- 模糊隶属度函数（1）
- 类中心（1）
- 更多...
- 作者
- 李雷（1）
- 杨永鹏（1）
- 杨真真（1）
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- 基于类中心和密切度的L-2范数FSVMCSTPCD摘要：支持向量机(SVM)是解决回归问题的一种有效的方法,但传统的支持向量机对样本中的噪声和孤立点非常敏感.为了克服这个问题,文中提出了一种基于类中心和密切度的L-2范数模糊支持向量机(L-2范数FSVM),即模糊隶属度的建立不仅根据样本到类中心的距离,而且根据样本点和其目标点之间的密切度.仿真实验结果显示了该方法有效地减少了噪声的影响,改进了回归的精度,增强了推广能力.