【摘 要】
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在用于非线性分类的光滑支持向量机(SSVM)模型中,核函数必须满足Mercer’s条件,由此限制了核函数的选择范围;并且在面对大规模数据集时,SSVM模型的计算复杂度很高,训练时间长
【机 构】
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电子科技大学信息与软件工程学院,网络与数据安全省级重点实验室（电子科技大学）,西安电子科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划(No.2011AA010706);国家自然科学基金重点项目(No.61133016,No.61772117);四川省高新技术及产业化面上项目(No.2017GZ0308)
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在用于非线性分类的光滑支持向量机(SSVM)模型中,核函数必须满足Mercer’s条件,由此限制了核函数的选择范围;并且在面对大规模数据集时,SSVM模型的计算复杂度很高,训练时间长.针对这两点缺陷提出了基于模糊C-均值的相似性特征转换光滑支持向量机模型(SFT-SSVM-FCM).首先,运用基于相似性的特征转换,使得核函数不需要再满足Mercer’s条件,从而拓宽了核函数的选择范围;其次,运用模糊C-均值(FCM)分群技术,将完整的训练数据集划分成若干子簇,分别在每一个子簇上进行已经过相似性特征转换的S
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