模糊最小包含球支持向量机

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隔最大化，同时二类模式类内分布最小化，从而增强泛化性和鲁棒性。实验结果证明ＦＭＥＢ的模式分类性能优于其他方法。
关健词：泛化；支持向量机；模糊最小包含球；超球分类机；核函数
ＦｕｚｚｙＭｉｎｉｍａｌＥｎｃｌｏｓｉｎｇＢａｌｌＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ
ＦｕｚｚｙＭｉｎｉｍｕｍＥｎｃｌｏｓｉｎｇＢａｌｌ（ＦＭＥＢ）ＳＶＭｂｙｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇｓｅｖｅｒａｌｓｔａｔｅ — ｏｆ－ａｒｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｓｕｃｈａｓＦｕｚｙｚＳｕｐｐｏｔｒＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ（ＦＳＶＭ）ａｎｄＨｙｐｅｒｓｐｈｅｒｅＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ（ＨＳＶＭ）．Ｆｏｒｐａｔｔｅｎｒｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ，ｔｈｅｂａｓｉｃｉｄｅａｏｆ
ＬＩＵＪｉａｎ－ｈｕａ，ＧＯＮＧＳｏｎｇ－ｊｉｅ
（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ，ＺｈｅｊｉａｎｇＢｕｓｉｎｅｓｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｎｉｎｇｂｏ３１５０１２，Ｃｈｉｎａ）
中圈分类号：ＴＰ３９１
模糊最小包含球支持向量机
刘建华，龚松杰
（浙江工商职业技术学院工学院，浙江宁波３１５０１２）
摘
要：为提高支持向量机的模式分类性能，综合模糊支持向量机和球形支持向量机等方法，提出一种模糊最小包含球
（ＦＭＥＢ）支持向量机，对于模式分类问题，通过引入模糊隶属度，寻找２个分别包含二类模式的同心最小包含球，使类间间
第３９卷第１期
Ｖｌ０ｌ ‘ ３９
・
计
算
机
工
程
２０１３年１月
Ｊａｎｕａｒｙ２０１３
ＮＯ．１
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
人工智能及识别技术・
文章编号：１０００ — －３４２８（２０１３）０ｌ — ＿ｏｌ８３ — ＿０４文献标识码：Ａ
ＦＭＥＢｉｓｔｏｉｎｆｄｔｗｏｏｐｔｉｍａｌｍｉｎｉｍｕｍｅｎｃｌｏｓｉｎｇｈｙｐｅｒｓｐｈｅｒｅｓｂｙｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｆｕｚｚｙｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐ，ＳＯｔｈａｔｅａｃｈｂｉｎａｒｙｃｌａｓｓｉｓｅｎｃｌｏｓｅｄｂｙｔｈｅｍｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄｔｈｅｍａｒｇｉｎｂｅｔｗｅｅｎｏｎｅｃｌａｓｓｐａｔｔｅｍａｎｄｔｈｅｅｎｃｌｏｓｉｎｇｈｙｐｅｒｓｐｈｅｒｅｉｓｍａｘｉｍｉｚｅｄ，ｔｈｕｓｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｍａｒｎｃｅａｎｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｏｆｈｙｐｅｒｓｐｈｅｒｅＳＶＭ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｖｅｔｈａｔＦＭＥＢｉｓｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｔｈａｎｏｔｈｅｒｍｅｔｈｏｄｓ．
［Ａｂｓｔｒａｃｔ｜ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｈｙｐｅｒｓｐｈｅｒｅＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ），ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓ
［Ｋｅｙｗｏｒｄｓｌｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ；ＳｕｐｐｏｔｒＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）；Ｆｕｚｙ Байду номын сангаас ＭｉｎｉｍｕｍＥｎｃｌｏｓｉｎｇＢａｌＩ（ＦＭＥＢ）；ｈｙｐｅｒｓｐｈｅｒｅｃｌａｓｓｉｉｆｅｒ；