摘要：针对磁记忆检测信号弱、缺陷区域无法有效识别的问题，提出了一种改进的模糊支持向量机（FSVM），并将其应用于磁记忆检测缺陷的识别。改进的FSVM一方面在传统确定模糊隶属度函数方法的基础上，通过构造k近邻离散度，减弱孤立点或噪声样本对分类的影响；另一方面通过对样本特征值进行加权处理，消弱冗余特征或弱特征对识别的影响。将改进FSVM应用于磁记忆检测缺陷识别。实验结果表明：该方法可以有效识别不同危险区域的缺陷信号，具有较好的鲁棒性和分类能力，是一种有效的磁记忆检测缺陷识别方法。

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