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模糊支持向量机是在不可分样本集情况下进行模式分类的有效工具,为了进一步提高该算法的推广能力,对其进行了两方面的改进。一是在高维特征空间中引入不等距分类超平面,以期提高该算法的学习精度;二是在高维特征空间中,利用本文所提出的算法,筛选出有效的训练样本集,以期缩短该算法学习所耗时间。对模糊支持向量机的改进进行了理论推导,并且给出了有效训练样本集的筛选算法。把上述改进方案应用到两种飞机的雷达一维距离像识别中,实验结果表明其取得了很好的识别效果,并且缩短了算法学习时间。