【摘 要】
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在一定的约束条件下,提出并证明误分类代价敏感SVM(MC-SVM)与一类基于规则的FIS的函数具有等效性.在此基础上,提出了基于MC-SVM学习过程的FIS(MC-MBFIS)的设计方法.MC-MBFIS
【机 构】
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中国计量学院机电工程学院,杭州电子科技大学计算机学院,国际商业机器全球服务(中国)有限公司,
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在一定的约束条件下,提出并证明误分类代价敏感SVM(MC-SVM)与一类基于规则的FIS的函数具有等效性.在此基础上,提出了基于MC-SVM学习过程的FIS(MC-MBFIS)的设计方法.MC-MBFIS继承了基于规则的FIS的显式推理能力,也继承了MC-SVM的代价敏感性.Benchmark数据实验表明,MC-MBFIS能降低平均误分类代价.
Under certain constraints, it is proposed and proved that the misclassification cost-sensitive SVM (MC-SVM) is equivalent to a class of rules-based FIS functions.On the basis of this, a FIS MC-MBFIS) .MMC-MBFIS inherits the explicit reasoning ability of rule-based FIS and inherits the cost sensitivity of MC-SVM.Benchmark data experiments show that MC-MBFIS can reduce the average misclassification cost.
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