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提出了一种基于样本近邻分类精度的支持向量机集成方法.对待分类样本,可通过改进的FCM与模糊贴近度的搜索算法,自动确定其在模糊特征空间集上的有效邻域;在此基础上,依据各分类器在样本近邻的分类精度及设置的阀值,自动选取部分优秀的个体分类器,进行集成判决.实验结果表明,在缩短分类判别时间的情况下,该方法可有效提高分类器性能.