利用模糊集理论（FS），区间值模糊集理论（IVFS）和非并行支持向量机理论（NPSVM），模糊非并行支持向量机（F-NPSVM）和区间值模糊非并行支持向量机。 （IVF-NPSVM）已构建。 F-NPSVM和IVF-NPSVM都在模型中考虑了训练点的隶属度，区别在于确定训练点的方法。 在人工数据集和基准数据集上的实验表明，使用F-NPSVM和IVF-NPSVM进行的大多数分类结果比NPSVM，支持向量机（SVM）更为准确。 ，区间值模糊支持向量机（IVF-SVM），广义特征值近端支持向量机（GEPSVM）和双支持向量机（TWSVM）。 最后，使用Friedman检验来验证两个新模型与以前的模型之间存在显着差异。
2022-11-18 22:19:30
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