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模糊隶属度函数设计是模糊支持向量机中的关键步骤．Lin＆Wang提出的基于类中心距离的模糊隶属度设计方法，不能从样本集中有效区分噪声或野值点，而且可能降低支持向量的隶属度．针对上述不足，提出一种改进的隶属度函数设计方法．通过引入一个半径控制因子，充分利用样本间的信息，更加合理地设计样本的模糊隶属度．与基于类中心的隶属度方法相比，该方法在不增加时间复杂度的情况下，通过数值实验表明了方法的优势，大大提高了模糊支持向量机的分类精度．