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高分辨距离像（HRRP）分类是对雷达复杂目标分类的一种重要方法。标准的一对一超球面SVM多值分类方法需要训练k（k-1）个子分类器，计算量大、训练时间长，并且存在决策盲区，不适宜用来进行HRRP目标识别。为了减少分类器数量，提高训练速度，文中根据超球面的几何特征引入了一种“倒数对称”的一维隶属度，构造了模糊超球面SVM分类器，该方法仅需训练k（k-1）／2个子分类器，既提高了训练速度又解决了决策盲区，HRRP实测数据识别实验表明了该方法的有效性。