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针对传统支持向量机对噪声点敏感问题，提出一种改进的支持向量机。其基本思想是根据样本对分类贡献不同赋予相应的隶属度，贡献大的分配较大的隶属度，贡献小的分配较小的隶属度。与传统支持向量机比较，减小了噪声点对分类的影响，提高了SVM的泛化能力。并将其应用到车型识别中，结果显示该方法的有效性。
一种改进的支持向量机及其应用
【摘 要】
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针对传统支持向量机对噪声点敏感问题，提出一种改进的支持向量机。其基本思想是根据样本对分类贡献不同赋予相应的隶属度，贡献大的分配较大的隶属度，贡献小的分配较小的隶属度。
【机 构】
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怀化学院数学系
【出 处】
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计算技术与自动化
【发表日期】
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2009年1期
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