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基于总间隔的自适应模糊支持向量机在线性与非线性领域中的应用研究
作者单位:中南民族大学计算机学院 湖北武汉430074
摘    要:针对传统的SVM在实际应用中存在的过拟合问题、最优分类超平面的倾斜问题和推广误差界的问题,引入了总间隔算法和不同代价算法。介绍了基于总间隔的自适应模糊支持向量机(TAF-SVM)的原理和判别机制,并将它应用于线性和非线性领域。

关 键 词:支持向量机(SVM)  总间隔算法  不同代价算法
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