摘要：偏移量确定了支持向量机和模糊支持向量机（FSVM）的最优分类面位置，对分类性能具有较大影响。为提高模糊支持向量机的识别率，基于Fisher判别分析方法提出一种新的偏移量计算方法，将其用于FSVM多类分类器设计。对3种数据集的测试结果表明，使用新偏移量的FSVM识别率高于使用标准偏移量的FSVM识别率。

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