【摘 要】
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支持向量机是一种基于结构风险的机器学习方法,克服了传统学习方法仅采用经验风险最小化原理的不合理性,为此,研究人员将样本的隶属度引入到支持向量机中,以此解决支持向量机
【机 构】
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保定职业技术学院,保定市第一中心医院
【基金项目】
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2017年度保定市科学技术研究与发展指导计划(编号:17ZG028)
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支持向量机是一种基于结构风险的机器学习方法,克服了传统学习方法仅采用经验风险最小化原理的不合理性,为此,研究人员将样本的隶属度引入到支持向量机中,以此解决支持向量机所存在的问题。在此基础上,文章通过分析研究模糊支持向量机FSVM、v型模糊支持向量机v-FSVM、模糊孪生支持向量机FTSVM,提出了v型模糊孪生支持向量机v-FTSVM;实验中选择了UCI数据集,验证了模糊型孪生支持向量机的性能。最后,将这些不同的支持向量机应用于入侵检测数据集,进一步检验模糊型支持向量机的有效性。
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