模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (4): 560-566    DOI:
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双模糊渐进直推式支持向量机算法*
彭新俊1,2,王翼飞3
1.上海师范大学 计算数学系 上海 200234
2.上海师范大学 科学计算上海高校重点实验室 上海 200234
3.上海大学 数学系 上海 200444
A Bi-Fuzzy Progressive Transductive Support Vector Machine Algorithm
PENG Xin-Jun1,2, WANG Yi-Fei3
1.Department of Computational Mathematics, Shanghai Normal University, Shanghai 200234
2.Scientific Computing Key Laboratory of Shanghai Universities, Shanghai Normal University, Shanghai 200234
3.Department of Mathematics, Shanghai University, Shanghai 200444

全文: PDF (442 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 直推式支持向量机(TSVM)是支持向量机与直推式学习相结合的重要算法.文中为TSVM中的临时标签样本引入双模糊隶属度以及样本修剪策略,构建一种双模糊渐进直推式支持向量机(BFPTSVM)算法.该算法可有效降低TSVM的计算复杂度及核存储量.模拟实验表明该算法可取得比其他算法更好的分类性能,并且具有较快的收敛速度.
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彭新俊
王翼飞
关键词 直推式支持向量机(TSVM)直推式学习双模糊隶属度双模糊支持向量机样本修剪策略    
Abstract:Transductive support vector machine (TSVM) is a well-known algorithm that integrates transductive learning into support vector machine. In this paper, a bi-fuzzy progressive transductive support vector machine (BFPTSVM) is constructed by introducing the bi-fuzzy memberships and sample-pruning strategy for the temporary labeled samples. BFPTSVM is capable of degrading the computational complexity and the store memory of TSVM. Simulation results show that BFPTSVM has better classification and convergence performance compared with other learning algorithms.
Key wordsTransductive Support Vector Machine (TSVM)    Transductive Learning    Bi-Fuzzy Membership    Bi-Fuzzy Support Vector Machine    Sample-Pruning Strategy   
收稿日期: 2008-10-06     
ZTFLH: TP181  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.30571059)、国家863计划项目(No.2006AA02Z190)资助
作者简介: 彭新俊,男,1980年生,博士,主要研究方向为计算智能、生物信息学.E-mail: xjpeng@shnu.edu.cn.王翼飞,男,1948年生,教授,博士生导师,主要研究方向为计算分子生物学.
引用本文:   
彭新俊,王翼飞. 双模糊渐进直推式支持向量机算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(4): 560-566. PENG Xin-Jun, WANG Yi-Fei. A Bi-Fuzzy Progressive Transductive Support Vector Machine Algorithm. , 2009, 22(4): 560-566.
链接本文:  
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