【摘 要】
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为了改进现有支持向量机所确定的边界抗干扰能力差、对噪声数据敏感等问题，减少野点数据对形成支持向量机边界存在的影响，根据各个样本在整个训练样本集中的重要性不同，将各个训
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
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为了改进现有支持向量机所确定的边界抗干扰能力差、对噪声数据敏感等问题，减少野点数据对形成支持向量机边界存在的影响，根据各个样本在整个训练样本集中的重要性不同，将各个训练样本的重要性程度值作为权值赋予边界值上，提出了一种基于加权边界调节的支持向量机算法．通过对标准UCI数据集和人工数据集上的仿真实验表明，基于加权边界调节的支持向量机具有较好的野点免疫能力，具有更高的分类精度、更少的支持向量和更好的推广能力．
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