Selecting the Optimal Combination Model of FSSVM for the Imbalance Datasets
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-03-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Imbalanced data learning is one of the most active and important fields in machine learning research.
The existing class imbalance learning methods can make Support Vector Machines (SVMs) less sensitive to class imbalance; they still suffer from the disturbance of outliers and noise present in the datasets.
A kind of Fuzzy Smooth Support Vector Machines (FSSVMs) are proposed based on the Smooth Support Vector Machine (SSVM) of O.
L.
Mangasarian.
SSVM can be computed by the Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) algorithm or the Newton-Armijo algorithm easily.
Two kinds of fuzzy memberships and three smooth functions can be chosen in the algorithms.
The fuzzy memberships consider the contribution rate of each sample to the optimal separating hyperplane.
The polynomial smooth functions can make the optimization problem more accurate at the inflection point.
Those changes play the active effects on trials.
The results of the experiments show that the FSSVMs can gain the better accuracy and the shorter time than the SSVMs and some of the other methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Qin, Chuandong& Zhao, Huixia. 2014. Selecting the Optimal Combination Model of FSSVM for the Imbalance Datasets. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-479806
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Qin, Chuandong& Zhao, Huixia. Selecting the Optimal Combination Model of FSSVM for the Imbalance Datasets. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-479806
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Qin, Chuandong& Zhao, Huixia. Selecting the Optimal Combination Model of FSSVM for the Imbalance Datasets. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-479806
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-479806
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر