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针对支持向量机（SVM）在大类别模式分类中存在的问题，提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法。该方法基于半模糊核聚类生成模糊类，利用模糊类提供的边缘样本信息，利用超球SVM进行多类分类，从而有效提高分类器的性能。实验表明，该方法比传统方法具有更高的速度和精度。
基于半模糊核聚类的模糊超球支持向量机多类分类方法
【摘 要】
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针对支持向量机（SVM）在大类别模式分类中存在的问题，提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法。该方法基于半模糊核聚类生成模糊类，利用模糊类提供的边缘样本信息，利用超球SV
【机 构】
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西安交通大学管理学院,西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
【出 处】
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系统管理学报
【发表日期】
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2007年6期
【基金项目】
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863项目（2003AA413033）,国家自然科学基金重点资助项目（70433003）
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