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在實際分類問題中，由于人為或其他因素的影響，數(shù)據(jù)中往往存在一定的噪聲，而傳統(tǒng)支持向量機（SVM）使用的鉸鏈損失函數(shù)對噪聲數(shù)據(jù)敏感，且分類性能較差。為消除噪聲數(shù)據(jù)的影響，提出一種新的魯棒SⅤM算法。通過引入新形式的損失函數(shù)，并基于間隔分布的思想，建立魯棒SⅤM優(yōu)化模型提高SⅤM的抗噪性，運用零階減小方差算法并結(jié)合動量加速技術(shù)，給出一種新的優(yōu)化模型求解方法。實驗結(jié)果表明，該方法通過引入梯度修正項降低了方差對算法的影響，同時結(jié)合動量加速技術(shù)，明顯提高了算法的收斂速度。
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