Abstract-Även om fuzzy stöd vektor maskin introducerar fuzzy medlemskap examen i maximering av marginalen och förbättrar prestandan för klassificering, har det inte helt beaktat positionen för träningsprover i marginalen. I detta dokument presenteras en dubbel marginal (rough marginal) baserad fuzzy stöd vektor maskin (RFSVM) algoritm genom att införa grov uppsättning i fuzzy stöd vektor maskin. För det första beräknar vi graden av luddigt medlemskap i varje utbildningsprov. För det andra tränas data med fuzzy medlemskap för att få beslut hyperplane som maximerar grov marginal metod som innehåller den lägre marginalen och den övre marginalen. I denna algoritm har poäng i den lägre marginalen större straff än de i gränsen i den grova marginalen. Slutligen visar experiment på flera referensdatauppsättningar att RFSVM-algoritmen är mycket effektiv och genomförbar i förhållande till de befintliga vektormaskinerna.
För det andra utbildades data med fuzzy medlemskap för att få beslut hyperplane som maximerar grov marginal metod som innehåller den lägre marginalen och den övre marginalen REF.
A Double Margin Based Fuzzy Support Vector Machine Algorithm
{'venue': 'JCP', 'journal': 'JCP', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}