【24h】

A Fuzzy Support Vector Machine with Qualitative Regression Preset

机译:具有定性回归预设的模糊支持向量机

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摘要

In this paper, we formulate a qualitative classification model by means of qualitative fuzzy regression preset based fuzzy support vector machine (FQR-FSVM). This new model will make it possible to achieve discrimination of output while characterizing membership for each class in terms of multi-dimensional qualitative inputs (attributes). Moreover, the new model will largely shorten the computing time especially for large database by using linear preset of fuzzy qualitative regression classifier to limit the non-linear classification region.
机译:在本文中,我们通过定性模糊回归预设的模糊支持向量机(FQR-FSVM)制定定性分类模型。 在多维定性输入(属性)方面,这一新模型将实现对每个类的成员资格的歧视,同时为每个类进行成员资格。 此外,新模型将在很大程度上通过使用线性预设的模糊定性回归分类器来限制非线性分类区域来大部分缩短计算时间。

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