【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第5期 288-292页,共5页

【作 者】： 穆晓霞 [1,4] ; 李钧涛 [2] ; 陈留院 [3]

【摘 要】 针对最小二乘双支持向量机对噪声样本敏感的问题，依据给含有大噪声的样本赋予较小权重、给较小噪声的样本赋予较大权重的原则，通过评估训练样本点到两个非平行分类超平面的距离，构造了能反映样本噪声程度的权重。提出了线性和非线性加权最小二乘双支持向量机，并发展了两种加权支持向量机的求解算法，解决了对含噪声样本的高精度分类问题。将所提两种加权最小二乘双支持向量机分别应用到Heart—statlog和Two—moons数据集上进行仿真，结果表明所提方法有效消除了噪声的影响，提高了分类精度。