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支持向量機（ Support Vector Machine．SVM）是建立在統計學習理論上，以結構風險最小化原理為基礎，借助空間映射處理高維、小樣本數據的有效機器學習方法。然而，當樣本中存在不確定性信息時，如語言信息變量和異常數據，其算法的信息處理能力的準確性將受很大影響。借助模糊集理論，模糊支持向量機（ Fuzzy Support Vector Machine，FSVM）算法很好解決了這個問題。FSVM通過隸屬函數對輸入變量的重要程度進行劃分，進而減少不確定性信息對于算法最優結果的影響。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據引起算法學習準確率不佳現象本質原因的分析；其次，SVM的理論基礎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條件的核函數來代替，然而在實際應用過程中，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構缺乏本質的認識。因此在目前的研究中，難以對FSVM方法進行有效改進來處理不確定性信息。
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