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Support Vector Machine Based on Type-2 Fuzzy Training Samples
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  • Support Vector Machine Based on Type-2 Fuzzy Training Samples
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저자명
Ha. Ming-Hu,Huang. Jia-Ying,Yang. Yang,Wang. Chao
간행물명
Industrial engineering & management systems : an international journal
권/호정보
2012년|11권 1호|pp.26-29 (4 pages)
발행정보
대한산업공학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

In order to deal with the classification problems of type-2 fuzzy training samples on generalized credibility space. Firstly the type-2 fuzzy training samples are reduced to ordinary fuzzy samples by the mean reduction method. Secondly the definition of strong fuzzy linear separable data for type-2 fuzzy samples on generalized credibility space is introduced. Further, by utilizing fuzzy chance-constrained programming and classic support vector machine, a support vector machine based on type-2 fuzzy training samples and established on generalized credibility space is given. An example shows the efficiency of the support vector machine.