抗噪快训练
引入质量相异度量分配模糊隶属度，在含噪二分类问题上比现有模糊双支持向量机更稳健、训练更快。
Wang, Xia · Gaohao, Wu · 郝国生 · Zhang, Zichen
Knowledge and Information Systems 2025
采用质量相异度度量分配模糊隶属度，更准确地反映样本在噪声环境下的重要性，从而提升分类器对噪声的鲁棒性。
引入带活动集收缩的坐标下降策略，避免求解大规模二次规划问题，大幅降低了计算复杂度。
基于质量的相异度度量不依赖于特定的隶属函数形式，避免了信息熵方法中隶属函数选择的难题。