该文先扼要介绍统计学习理论中有关的重要结论和SVM的基本原理,介绍了光滑支持向量机(Smooth Support Vector Machine,简称SSVM).......

光滑支持向量机（SSVM）可以用牛顿法等快速算法求解,典型的光滑函数有sigmoid函数的积分函数、多项式函数、插值函数和样条函数。本文......

为了解决Sigmoid的积分函数对正号函数的逼近精度低的问题,引入一种具有更强逼近正号函数能力的光滑函数即分段函数,提出了光滑分......

为寻找新的光滑函数，研究光滑函数对光滑支持向量机分类性能的影响，提出分段熵光滑支持向量机模型。给出一个双分支的分段熵函数作为......

对光滑函数的逼近性能进行研究。为了更好地逼近支持向量机模型中的加号函数，提出两个新的三阶样条光滑函数。用新的光滑函数替代支......

由于支持向量机方法具有推广能力强、拟合精度高、全局最优等特点,将支持向量机应用于对经济发展水平的预测中,建立基于支持向量机......

极限学习机具有快速的学习速度和良好的泛化性能.光滑化是一种重要的处理非光滑问题的技术.将光滑化技术应用于极限学习机,提出了......

提升光滑支撑向量机分类性能,本文引入了一种新的一致光滑逼近函数来替代正号函数,此函数不仅克服了支撑向量机模型求解过程中出现......

针对目前光滑孪生支持向量回归机（smooth twin support vector regression,STSVR）中采用的Sigmoid光滑函数逼近精度不高,从而导致算......