摘要:针对光滑孪生支持向量机(smooth twin support vector machines,简称STWSVM)采用的Sigmoid光滑函数逼近...针对光滑孪生支持向量机(smooth twin support vector machines,简称STWSVM)采用的Sigmoid光滑函数逼近精度低和STWSVM对异常点敏感的问题,引入一种性能更好的光滑函数—弋HKs函数,提出了光滑CHKS孪生支持向量机模型(smooth CHKS twin support vector machines,简称SCTWSVM).在此基础上,根据样本点的位置为每个训练样本赋予不同的重要性,以降低异常点对非平行超平面的影响,提出了加权光滑CHKS孪生支持向量机(weightedsmooth CHKS twin support vector machines.简称WSCTWSVM).不仅从理论上证明了SCTWSVM具有严凸性和任意阶光滑的性能,而且在数据集上的实验结果表明,相对于STWSVM,SCTWSVM可以在更短的时间内获得更高的分类精度同时验证了WSCTWSVM的有效性和可行性.显示全部