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临近支持向量机(Pmximal Support Vector Machine)是近年提出的一种新的支持向量机。尽管在处理模式分类问题中速度远远超过传统支持向量机，临近支持向量机理论没有考虑不同输入样本点可能会对最优分类超平面的形成产生不同影响。文章给不同的训练样本赋予不同的模糊隶属度，以此来改进临近支持向量机。实验证明这种改进后的模糊临近支持向量机拥有一些临近支持向量机所没有的性能。