文件名称：后验概率加权的模糊隶属度函数 (2012年)
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更新时间：2024-06-25 04:13:02
自然科学 论文
模糊支持向量机(FSVM)中的模糊隶属度函数确定一直是一个难点问题。针对支持向量分类机对噪声数据或孤立点非常敏感的问题，受贝叶斯决策理论的启发，结合样本密度特性，研究样本点相对于同类和异类的关系，对各样本点分布的紧密程度给出了描述，构造了样本点的后验概率与样本密度的加权方法，提出了一种新的加权模糊隶属度函数构造。该方法避免了对噪声数据和孤立点的检测。通过建立基于提出模糊隶属函数的FSVM进行仿真，实验表明，提出的模糊隶属度函数构造的后验概率加权方法的有效性。