会议论文《一种抗噪音的支持向量机学习方法》提出了一种改进的支持向量机算法，以增强其在噪声数据环境下的分类性能。该方法通过引入噪声敏感度分析和优化目标函数，有效降低了噪声对模型训练的影响。实验结果表明，该方法在多个数据集上均表现出更高的鲁棒性和准确性，为支持向量机在实际应用中的推广提供了新的思路。
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