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针对现实环境中样本集越来越大，并且往往含有大量噪声和野值，导致传统模糊支持向量机的训练时间和分类识别率降低的阃题，提出基于密度法的双隶属度模糊支持向量机，即靠近类中心的样本点隶属度由其到类中心的距离确定，远离类中心的样本点隶属度由其邻域内同类异类样本点数量的比例确定。从理论和实证两个方面分析文中方法与以往基于密度的模糊支持向量机（DFSVM）相比，该方法不但降低了算法的复杂度，并且提高了支持向量机的分类精度。