【摘 要】
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分析了硬间隔模糊粗糙支持向量机（FRSVMs）的优点与不足。FRSVMs通过修改硬间隔支持向量机（SVMs）的约束条件提高了泛化能力;FRSVMs虽然将训练样例的条件属性与决策属性之间的不一
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分析了硬间隔模糊粗糙支持向量机（FRSVMs）的优点与不足。FRSVMs通过修改硬间隔支持向量机（SVMs）的约束条件提高了泛化能力;FRSVMs虽然将训练样例的条件属性与决策属性之间的不一致性考虑在内,但是在寻找最优超平面时仍然要求将训练集完全正确地分开,因此对噪音具有敏感性。针对FRSVMs的这个缺点,提出了软间隔模糊粗糙支持向量机（C-FRSVMs）。它使用高斯核函数作为模糊相似关系,将数据集中样例的条件属性与决策标签之间的不一致程度考虑在内;在训练寻找最优超平面的过程中允许存在错分点,并对原始最优
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