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基于粒球的模糊双支持向量机在分类中的应用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文介绍了粒状球双支持向量机（GBTWSVM）和粒状球模糊双支持向量机（GBFTSVM）分类器的构建方法，并证明了它们在基准数据集上具有卓越的分类性能。
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关键要点
- 论文介绍了粒状球双支持向量机（GBTWSVM）和粒状球模糊双支持向量机（GBFTSVM）分类器的构建方法。
- GBTWSVM结合了粒状球计算（GBC）与双支持向量机（TWSVM）。
- GBFTSVM结合了粒状球计算（GBC）与模糊双支持向量机（FTSVM）。
- 通过解决二次规划问题，导出了GBTWSVM和GBFTSVM各自的非平行超平面。
- 在20个基准数据集上，GBTWSVM和GBFTSVM表现出卓越的分类性能。
- 这两种分类器展现了可扩展性、高效性和鲁棒性。
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