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提出一个新的多平面近似支持向量机算法：最大本类散度差组合下的多平面近似支持向量机（SCGEPSVM）。该算法对GEPSVM模型进行修正，并将本类散度差的思想融入其中，在保证得到与GEPSVM相当甚至更好的计算速度前提下，SCGEPSVM克服了GEPSVM奇异等问题，在人工数据集和UCI上验证了其有效性。