一种输入数据为模糊数的模糊支持向量机
来源：计算机工程与应用杂志2017年第20期北京时间：
作者：张新亚，沈菊红，刘 楷
单位：北方民族大学 数学与信息科学学院，银川 750021
摘要：支持向量机所处理的数据绝大多数是精确值，但当训练样本中含有模糊信息时，支持向量机将无能为力。基于此，针对输入数据是模糊数的分类问题，提出一种带有去模糊函数的模糊支持向量机（FSVM*）。该算法采用模糊数间的距离作为模糊数去模糊的度量，从而构造去模糊函数将模糊值转化为精确值，同时将去模糊函数与模糊支持向量机相结合完成模糊数据的分类。数值结果表明：相比Forghani提出的FSVDD*算法，该算法更有效。
关键词：模糊支持向量机,模糊数,去模糊函数,距离
