出版社:科学出版社
年代:2017
定价:89.0
本书系统阐述了孪生支持向量机的发展体系和最新研究成果。首先介绍了统计学习理论的基础知识,论述了支持向量机和孪生支持向量机的分类模型和回归模型。接着详细论述了近些年发展起来的新型孪生支持向量机算法,包括:光滑孪生支持向量机、投影孪生支持向量机和多生支持向量机等。论述了孪生支持向量机和孪生支持向量回归机的算法模型,并对它们的数学模型进行了分析和推导,探讨了孪生支持向量机的模型选择问题,介绍了几种基于群智能算法的模型选择方法。论述了两种新型的光滑孪生支持向量模型:多项式光滑孪生支持向量机和光滑CHKS孪生支持向量机,从理论上证明了这两种算法的收敛性和任意阶光滑的性能投影孪生支持向量机相关算法理论。论述了基于矩阵模式的投影孪生支持向量机、递归最小二乘投影孪生支持向量机、光滑投影孪生支持向量机和基于鲁棒局部嵌入的孪生支持向量机,分析和总结了这几种算法的模型和算法性能。论述了局部信息保持的孪生支持向量机模型。论述了原空间最小二乘孪生支持向量回归机,分析了原空间最小二乘孪生支持向量回归机的数学模型和模型求解方法。论述了多生支持向量机的理论和模型,并介绍了几种改进算法。