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为了降低支持向量机对不平衡数据的倾向性影响，以及减弱其对噪声点或野值点的敏感，提出了一种新的模糊支持向量机隶属度函数设计方法．该方法分析产生倾向性的原因，有效地区分样本对分类面的贡献，合理地设计隶属度函数．最后通过对含噪声的非均衡数据实验表明，该方法平衡了倾向性，提高了预测分类精度，从而增强了支持向量机在入侵检测和故障诊断等方面的应用．