基于FCM隶属度的支持向量机

齐丙娟; 丁世飞

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基于FCM隶属度的支持向量机

更新时间：2026-09-04

- 基于FCM隶属度的支持向量机
- Support Vector Machine Based on Memberships of FCM
- 微电子学与计算机 2011年28卷第10期页码：48-51
- 作者机构：
  
  1. 1 中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏,徐州,221116
  2. 2 中国科学院机构计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京,100190
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  中国科学院智能信息处理重点实验室开放基金项目(IIP2010-1)国家自然科学基金(60975039)江苏省基础研究计划(自然科学基金)(BK2009093)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2011
- 稿件说明：
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齐丙娟, 丁世飞. 基于FCM隶属度的支持向量机[J]. 微电子学与计算机, 2011, 28(10): 48-51.

QI Bing-juan, DING Shi-fei. Support Vector Machine Based on Memberships of FCM[J]. 2011, 28(10): 48-51.
齐丙娟, 丁世飞. 基于FCM隶属度的支持向量机[J]. 微电子学与计算机, 2011, 28(10): 48-51. DOI：

QI Bing-juan, DING Shi-fei. Support Vector Machine Based on Memberships of FCM[J]. 2011, 28(10): 48-51. DOI：

摘要

传统SVM在训练大规模数据集时

训练速度慢

时间消耗代价大.针对此问题

提出利用FCM算法对训练样本集进行预处理

依据样本隶属度提取出所有可能的支持向量进行SVM训练.利用原始数据集对算法进行验证

此算法在保证SVM分类精度的同时

大大提高了训练速度

算法具有可行性.

Abstract

As far as we know

circuit design is a process of cumbersome

complex and long cycle.This paper provides a new modeling approach based on evolutionary for circuit networks

which converts the process of network modeling into the optimization process of the determination of circuit components and component values.The new method is proposed for hybrid identification of circuit components and component values by performing global optimal search in the complex solution space and achieving the evolution of circuit networks through the way of genetic programming.

关键词

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