【摘 要】
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通过广义特征值分类的局部信息亲近支持向量机（LIPSVM）将数据点分类到由广义特征值产生的两个不平行平面中最相近者,研究发现LIPSVM方法性能对模型参数具有较强的敏感性,对此,
【机 构】
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浙江工商职业技术学院电子与信息工程学院,浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究规划基金（No.13YJAZH084）, 浙江省自然科学基金（No.LY13F020011）
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通过广义特征值分类的局部信息亲近支持向量机（LIPSVM）将数据点分类到由广义特征值产生的两个不平行平面中最相近者,研究发现LIPSVM方法性能对模型参数具有较强的敏感性,对此,基于稀疏表示技术,提出一种鲁棒的稀疏表示亲近支持向量机（SPSVM）,通过挖掘数据点间的有判别的稀疏表示信息,SPSVM除了保持LIPSVM所具备的运算时间快和分类精度高的优势外,还具备噪声学习环境下的鲁棒性（即对噪声或离群点数据具有自然的判别力）,且避免了LIPSVM中模型参数选择问题。人工和基准数据集实验结果证实SPSVM具有
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