Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно.  Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы  в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать  самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


подбор литературы периодические источники литература по предмету

Using support vector machines in fuzzy classification



Год выпуска: 2015
Автор: Zdenek Vyoral
Издательство: LAP Lambert Academic Publishing
Страниц: 56
ISBN: 9783659678868
Описание
Fuzzy classification is one of methods used for pattern classification, which is germane to many engineering applications. An output from fuzzy classification is an assignment of patterns to fuzzy classes. There are several methods for fuzzy classification; in this paper we propose a new method based on the soft margin support vector machines classifier (C-SVM). These classifiers are based on statistical learning theory and they are widely used in pattern classification. In our approach, the decision boundary and slack variables obtained from C-SVM are used for the definition of a new optimization problem. The goal is to find an optimal parametrized transformation function T , which transforms the distance of a pattern from de-cision boundary to its membership degree. Quadratic programming is used to find suitable values for the parameters of T . The development of the full scope of this new fuzzy classification method is still in progress.


Похожие книги

  1. Lean Yu, Shouyang Wang, Kin Keung Lai, Ligang Zhou. Bio-Inspired Credit Risk Analysis: Computational Intelligence with Support Vector Machines. – М.: , 2008. – 244 с.
  2. Nello Cristianini, John Shawe-Taylor. An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods. – М.: , 0. – 0 с.
  3. Vojislav Kecman. Learning & Soft Managing – Support Vector Machines, Neural Networks & Fuzzy Logic Models. – М.: , 2001. – 576 с.
  4. Sedat Ozer and Chi Hau Chen. A kernel study on Support Vector Machines. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2010. – 84 с.
  5. Isis Didier Lins,Marcio das Chagas Moura and Enrique Lopez Droguett. Support Vector Machines and Particle Swarm Optimization. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2010. – 92 с.
  6. Zdenek Vyoral. Using support vector machines in fuzzy classification. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2015. – 56 с.
  7. Peichung Shih. Facial Analysis in Video: Detection and Recognition. – М.: Scholars Press, 2013. – 176 с.
  8. Jeff Fortuna. ICA FEATURE EXTRACTION AND SUPPORT VECTOR MACHINE IMAGE CLASSIFICATION. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2010. – 184 с.
  9. Jawad Nagi. Detection of Nontechnical Losses in Power Utilities. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2010. – 260 с.
  10. Mohamed Ramadan,Almoataz Y. Abdelaziz and Amr M. Ibrahim. Series Compensated Line Protection using Support Vector Machine. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 140 с.
  11. Abdul Ghani. Comparative Phytochemistry in Plant Classification. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 72 с.
  12. Pallavi Baviskar. Support Vector Machine, Projection Histogram for Math Expression. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 92 с.
  13. Mohamad Alamili. Exchange Rate Prediction using Support Vector Machines. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 144 с.
  14. Glenn Wilkinson. Identification of Hostile TCP Traffic using Support Vector Machines. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2010. – 80 с.
  15. Sanjay Gharde. Support Vector Machine for Handwritten Numeral Recognition. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 108 с.
  16. Muhammad Farhan Khan and Muhammad Asif Zakriyya. Speech Recognition with efficient use of Support Vector Machines. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 92 с.
  17. Nandireddy Rajasekhar Reddy. SQA Defect Prediction: An SVM Based In-Appendage Software Log Analysis. – М.: , 2015. – 176 с.

Образцы работ

Тема и предметТип и объем работы
Последствия операции НАТО
Политология
Диплом
80 стр.
Технические средства обучения
Педагогика
Диплом
64 стр.
Особенности организации PR компании в туристическом бизнесе
Реклама и PR
Дипломный проект
71 стр.
Математические модели океанических течений
Переводоведение (теория перевода)
Курсовая работа
42 стр.



Задайте свой вопрос по вашей теме

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
Елена, 10.02
Марина Михайловна извините меня, пожалуйста, за мою назойливость. Хочу сказать Вам большое спасибо за расчеты и новую информацию Анализ... все просто класс...