کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
535381 | 870344 | 2008 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Fuzzy relevance vector machine for learning from unbalanced data and noise
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Handing unbalanced data and noise are two important issues in the field of machine learning. This paper proposed a complete framework of fuzzy relevance vector machine by weighting the punishment terms of error in Bayesian inference process of relevance vector machine (RVM). Above problems can be learned within this framework with different kinds of fuzzy membership functions. Experiments on both synthetic data and real world data demonstrate that fuzzy relevance vector machine (FRVM) is effective in dealing with unbalanced data and reducing the effects of noises or outliers.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 29, Issue 9, 1 July 2008, Pages 1175–1181
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 29, Issue 9, 1 July 2008, Pages 1175–1181
نویسندگان
Ding-Fang Li, Wen-Chao Hu, Wei Xiong, Jin-Bo Yang,