【摘 要】
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构造了一种空间支持向量域分类器（SSVDC）.在训练阶段分别对正负两类样本进行支持向量域描述,根据描述边界将数据空间划分为互不相交区域,并设定相应的分类准则.在测试阶段,分别
【机 构】
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西安电子科技大学理学院,西安电子科技大学计算机学院
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构造了一种空间支持向量域分类器（SSVDC）.在训练阶段分别对正负两类样本进行支持向量域描述,根据描述边界将数据空间划分为互不相交区域,并设定相应的分类准则.在测试阶段,分别计算待识别样本与两个最小包围超球球心的距离,根据其与超球半径的大小关系确定待识别样本所处区域,并采取相应分类准则完成分类.UCI数据集上的多个数值实验表明,与支持向量机（SVM）,支持向量域分类器（SVDC）相比,SSVDC具有好的鲁棒性,训练时间可缩短为SVM的20.6%,分类精度比SVDC提高45.9%.
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