本書針對天然氣管道泄漏檢測系統(tǒng)采集到的非均衡數(shù)據(jù)、高噪聲數(shù)據(jù)、具有多分類需求數(shù)據(jù)、批量獲取的動態(tài)小樣本數(shù)據(jù)的分類問題，提出了基于SVM的改進算法。本書從管道泄漏等故障檢測領域面臨的實際問題出發(fā)，介紹了SVM分類技術及原理，在此基礎上針對上述提到的具有不同特點和不同分類需求的小樣本數(shù)據(jù)的分類問題，分別提出了面向非均衡數(shù)據(jù)的SMOTE-SVM改進算法，面向高噪聲數(shù)據(jù)、基于SVDD的改進FSVM算法，面向具有多分類需求數(shù)據(jù)、基于平衡二叉決策樹的改進多分類算法，面向批量獲取的動態(tài)小樣本數(shù)據(jù)的分類問題，提出了基于廣義KKT條件的改進ISVM算法以及基于類中心直徑的ISVM改進算法。