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在最小最大概率机中引入Boosting权值确定方法,构造特征加权最小最大概率机（FWMPM）。利用Boosting方法计算各个特征对分类任务的重要度,把此特征重要度作为原始数据各个特征的权重,对核函数中的内积和欧氏距离进行加权计算,从而可以减轻最小最大概率机被一些弱相关的特征影响。实验结果和理论分析表明,该方法比标准最小最大概率机具有更好的分类性能。