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分布式光伏电站EPC项目面临政策变动、设备故障、施工安全等多维度风险，传统方法依赖主观判断且对异常数据敏感，难以满足精准评估需求。现有研究虽引入机器学习模型，但常规支持向量机在处理离群样本时鲁棒性不足，参数优化效率低。创新性地引入模糊集合理论，构建样本隶属度函数，并通过平均欧氏距离动态调整离群样本的惩罚权重，可有效增强模型的容错能力。（剩余3016字）
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分布式光伏电站EPC项目风险管理评估研究
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