一种扩展的紧密度模糊支持向量机及其在文本分类中应用  

AN EXTENDED AFFINITY FUZZY SUPPORT VECTOR MACHINE AND ITS APPLICATION IN TEXT CLASSIFICATION

作　　者：艾青[1] 秦玉平[2,3] 方辉[3] 赵骥[1] 

机构地区：[1]辽宁科技大学计算机科学与工程学院,辽宁鞍山114051 [2]大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁大连116024 [3]渤海大学信息科学与工程学院,辽宁锦州121000

出　　处：《计算机应用与软件》2010年第4期45-47,共3页Computer Applications and Software

基　　金：国家基础研究重大项目(973)研究专项(2001CCA00700)

摘　　要：采用模糊支持向量机时,隶属度函数的设计是整个算法的关键。详细阐述了已存在的隶属度函数,重点分析了目前应用较广的紧密度模糊支持向量机,针对紧密度模糊支持向量机的不足,提出了一种扩展的紧密度模糊支持向量机,并将其应用到文本分类领域。实验结果表明,与传统模糊支持向量机相比,该算法分类性能更好,抗噪能力更强。For using fuzzy support vector machine,the design of membership function is crucial to the whole algorithm. The existing membership function has been elucidated in the article and the importance is placed on affinity fuzzy support vector machine which is now applied widely. For its shortages,an extended affinity fuzzy support vector machine is proposed,and is applied to text classification. Experimental results show that comparing with traditional fuzzy support vector machine,this algorithm has better classification effect and anti-noise ability.

关 键 词：模糊支持向量机 紧密度模糊支持向量机 隶属度函数 

分 类 号：TP391.43[自动化与计算机技术—计算机应用技术]