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Vapnik（瓦普尼克）于20世纪末提出的支持向量机结构，通过将样本从低微空间向高维空间的映射来实现样本的线性划分，从而可获得预测的通用规则。该理论的通用性、鲁棒性、计算高效性使机器学习理论研究取得飞速的发展。然而，实际工程的原始数据中可能隐含着一些非常规的信息，本书称为特权信息。这些具有某种特殊意义的特权信息有的仅存在部分数据中，并且这些特权信息的收集往往十分困难。然而，医学、生物、电子、信息等领域的工程数据中的某些特权信息却具有十分重要的作用。本书提出基于特权信息的灰色支持向量机理论，在对原

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