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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（weig