【摘 要】
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模糊支持向量机作为支持向量机的推广,它对于解决含有噪声点的样本的分类问题具有一定的优势,但模糊支持向量机在降低噪声点影响的同时也削弱了支持向量对分类超平面的贡献。
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模糊支持向量机作为支持向量机的推广,它对于解决含有噪声点的样本的分类问题具有一定的优势,但模糊支持向量机在降低噪声点影响的同时也削弱了支持向量对分类超平面的贡献。针对这种情况,基于直觉模糊集和模糊支持向量机,本文构建了直觉模糊支持向量机并将其应用到两类或多类分类问题中去。本文通过直觉模糊化待测样本,确定处理后样本的隶属度和直觉指数,然后利用直觉模糊支持向量机进行分类。仿真实验结果表明,直觉模糊支持向量机与模糊支持向量机相比有更高的准确度。
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