本文提出一种基于多类SVM的混合型异常模式识别方法，旨在提高复杂数据中的异常检测精度。通过结合多种SVM模型，该方法能够有效处理多类别的异常模式，增强分类性能。研究在2010年全国模式识别学术会议（CCPR2010）上发表，为异常检测领域提供了新的思路和技术支持。
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