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将支持向量数据描述方法引入到多示例学习中，提出了三种基于SVDD的多示例学习方法：基于包分类和示例分类的SVDD多示例学习方法MI—SVDD和mi-SVDD，以及基于正示例预测的SVDD多示例学习方法SVDD-MILD—I．在MUSK数据集上的实验结果表明，MI—SVDD方法和mi—SVDD方法的精度与MI-SVM方法和mi-SVM的总体相当，SVDD-MILD—I方法的精度比较高，超过了我们已知的目前已发表的最好结果；对COREL图像库进行基于内容的图像检索的实验表明，SVDD-MILD—I方法的精度较