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支持向量機(jī)（ Support Vector Machine．SVM）是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論上，以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理為基礎(chǔ)，借助空間映射處理高維、小樣本數(shù)據(jù)的有效機(jī)器學(xué)習(xí)方法。然而，當(dāng)樣本中存在不確定性信息時(shí)，如語言信息變量和異常數(shù)據(jù)，其算法的信息處理能力的準(zhǔn)確性將受很大影響。借助模糊集理論，模糊支持向量機(jī)（ Fuzzy Support Vector Machine，F(xiàn)SVM）算法很好解決了這個(gè)問題。FSVM通過隸屬函數(shù)對輸入變量的重要程度進(jìn)行劃分，進(jìn)而減少不確定性信息對于算法最優(yōu)結(jié)果的影響。該方法雖然在一定程度上有效解決了不確定性信息對于SVM算法計(jì)算能力的影響，但是FSVM算法還存在一些問題。首先，缺乏FSVM對于不確定性信息數(shù)據(jù)引起算法學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率不佳現(xiàn)象本質(zhì)原因的分析；其次，SVM的理論基礎(chǔ)是使用非線性映射將樣本映射到高維空間使其線性可分或擬合，其空間映射利用滿足Mercer條件的核函數(shù)來代替，然而在實(shí)際應(yīng)用過程中，常常難以獲得高維空間中具體的映射形式，對高維特征空間的幾何結(jié)構(gòu)缺乏本質(zhì)的認(rèn)識。因此在目前的研究中，難以對FSVM方法進(jìn)行有效改進(jìn)來處理不確定性信息。
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