基于支持向量机的误分类代价敏感模糊推理系统

作     者：卫东 郑恩辉 杨敏 吴向阳 张英 陈乐 WEI Dong;ZHENG En-hui;YANG Min;WU Xiang-yang;ZHANG Ying;CHEN Le

作者机构：中国计量学院机电工程学院杭州310018 杭州电子科技大学计算机学院杭州310018 国际商业机器全球服务中国有限公司上海200032 

基　　金：国家自然科学基金项目(60905034) 浙江省自然科学基金项目(Y1080950,Y1080918,Y107720) 福建省自然科学基金项目(A0710010) 国家公益行业专项基金项目(2007GYJ016) 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2010年第25卷第2期

页      码：191-195,202页

摘      要：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.

主 题 词：模糊推理系统 代价敏感 支持向量机 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13195/j.cd.2010.02.33.weid.011

馆 藏 号：203718090...