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提出了一种更一般化描述的多类别模糊补偿支持向量机（M—FSVM）算法，用它来解决经典支持向量机对类别分类误差的不均衡性问题。并在开源代码LibSVM的基础上实现了新算法，并应用于网络入侵检测。实验结果表明训练样本数目少的类别的分类精度得到了提高。
多类别模糊补偿支持向量机新模型研究
【摘 要】
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提出了一种更一般化描述的多类别模糊补偿支持向量机（M—FSVM）算法，用它来解决经典支持向量机对类别分类误差的不均衡性问题。并在开源代码LibSVM的基础上实现了新算法，并应用于
【机 构】
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江西农业大学软件学院
【出 处】
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计算机科学与探索
【发表日期】
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2009年3期
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