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不确定的中心支持向量机
96 2007,43(25) ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用
不确定的中心支持向量机
阎满富,王朝霞
YAN Mall—fu,WANG Zhao—xia
唐山师范学院 数学系,河北 唐山 063000
DepartmentofMathematics,Tangshan Teacher’sCollege,Tangshan,Hebei063000,China
E-mail:zhangqingtssy@126.com
YAN Man-fu,W ANG Zhao-xia.Uncertain proximalSupportVector Machine.Computer Engineering and Applications,
2007.43(25):96—97.
Abstract:InordinarySupport VectorMachine,foreachelment( ,Y),i=1,2,… ,fofatrainingset,inputof hasadefinite
+
classnumberY .While in practice,classofx israrely fixed, generallybelongstopositive Classwith probability of。 or
generallybelongstonegativeclasswith probabilityofz.In thatlight,thispaperhasmodified the training set,In which Y isre-
+ 一
placed by ,。 and classification optimalmodeland UncertainProximalSupport VectorMachineare constructin turn.
Key words:uncertain;proximal;Support VectorMachine
摘 要 :在一般支持向量机中,训练集的每个元素( ,Y),i=1,2,…,f,对输入-有确定的类别标号 。而在许 多实际问题中,的类
别往往是不确定的,常常是以概率z属于正类的概率z属于负类 针对这种实际情况,改造训练集,把原来的y,用 ,代替,然后
建立分类最优先模型,构建不确定中心支持向量机。
关键河:不确定;中心;支持向量机
文章编号:1002—8331(2007)25—0096—02 文献标识码:A 中图分类号:TP181
1 引言 2 不确定信息训练集的分类优化问题
在一般中心支持向量机模型中,都是假设每一个输入 确 首先考虑。,。为有理数的情况,令它们的最小公分母为
定地属于正类或者负类。但是在许都实际问题中,存在着大量 P,则
的不确定性 可能不是确定的属于某一类 ,而是按照某个概
一
--q,
。 : ,。 : ,:1,…,l (2)
率属于正类或者负类。为了描述这种不确定性,I1】引入了一个 P P
广泛意义上的指标,I2】引入了两个精确描述概率的指标z,。,
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