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1、傳統(tǒng)的模糊支持向量機(jī)中的隸屬度是由樣本點(diǎn)到類別幾何中心的距離來(lái)確定的，在較大程度上消除噪聲點(diǎn)或孤立點(diǎn)的同時(shí)也削弱了類邊緣支持向量對(duì)分類超平面的影響。直覺(jué)模糊支持向量機(jī)在解決此類問(wèn)題方面有較好的效果，但是由于忽略樣本間重要性的差異有可能會(huì)導(dǎo)致重要的樣本被錯(cuò)誤分類。為了有效地克服此類問(wèn)題，構(gòu)建了加權(quán)直覺(jué)模糊支持向量機(jī)。該算法用隸屬度、直覺(jué)指數(shù)和權(quán)值度量樣本點(diǎn)的重要性，彌補(bǔ)了直覺(jué)模糊支持向量機(jī)沒(méi)有充分考慮到樣本權(quán)重的重要性，并把加權(quán)直覺(jué)模糊支
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