【摘 要】
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单球面分类器（RSS）以最大分离比为目标,对负类样本的分布情况缺乏考虑。根据Fisher判别准则,将相对间隔的思想引入到单球面分类器中,对特征空间中负类样本的分布上界进行约束来
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单球面分类器（RSS）以最大分离比为目标,对负类样本的分布情况缺乏考虑。根据Fisher判别准则,将相对间隔的思想引入到单球面分类器中,对特征空间中负类样本的分布上界进行约束来增强其内聚度,以提高分类器判别的准确性。由于分布上界的不可预测,为避免问题不可解,建立了自适应上界的最大相对分离比单球面分类器模型（ARRSS）,并对模型参数进行了分析。实验证明,与单球面分类器相比,该方法表现出更好的泛化能力。
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