| 基于粗糙集与模糊支持向量机的模式分类方法研究 |
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| 引用本文： | 胡学坤,李金霞,宋淑娜,高尚.基于粗糙集与模糊支持向量机的模式分类方法研究[J].科技通报,2010,26(2):249-252. |
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| 作者姓名： | 胡学坤 李金霞 宋淑娜 高尚 |
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| 作者单位： | 1. 江苏科技大学,计算机科学与工程学院,江苏,镇江,212003
2. 江苏科技大学,计算机科学与工程学院,江苏,镇江,212003;中国科学院,智能信息处理重点实验室,北京,100190 |
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| 基金项目： | 中国科学院智能信息处理重点实验室开放课题，江苏省高校自然科学基础研究项目 |
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| 摘 要： | 针对传统支持向量机(SVM)多分类算法分类效果欠佳的问题,研究基于粗糙集(RS)理论和模糊支持向量机(FSVM)多类算法的模式分类新方法。首先用RS属性约简方法去除冗余信息,然后用FSVM结合三叉分类树多类算法对约简后的样本分类。用本文方法在UCI数据库的数据集上做实验,与其他方法相比分类速度和精度显著提高,说明该方法是有效的。
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| 关 键 词： | 模式识别 模糊支持向量机 粗糙集 属性约简 |
Method of Pattern Classification Based on FSVM and RS Theory |
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| HU Xuekun,LI Jinxia,SONG Shuna,GAO Shang.Method of Pattern Classification Based on FSVM and RS Theory[J].Bulletin of Science and Technology,2010,26(2):249-252. |
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| Authors: | HU Xuekun LI Jinxia SONG Shuna GAO Shang |
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