自适应误差惩罚支撑向量回归机

该文提出一种支撑向量回归机AEPSVR。它首先用 -SVR求得一个近似的支撑向量回归函数,在此基础上,引入一种新自适应误差惩罚函数,通过迭代,得到鲁棒的支撑向量回归机。该方法因以 -SVR为基础,故可以应用各种求解SVR的优化算法。实验表明,该支撑向量回归机AEPSVR能显著地降低离群点的影响,具有良好的泛化性能。     

基于模糊Fisher准则的半模糊聚类算法

该文针对线性可分数据提出一种鲁棒的基于模糊Fisher准则的半模糊聚类算法FFC-SFCA。FFC-SFCA通过模糊化散布矩阵,将模糊理论引入Fisher判别方法,通过对模糊Fisher准则函数迭代优化实现聚类。FFC-SFCA的优势在于具有很好的鲁棒性且可以获得可分性好的聚类结果,同时,可以求得最优鉴别矢量和分类阈值。实验证实了FFC-SFCA的有效性以及对两个常规聚类算法的优越性。