【摘 要】
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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,从而导致算法泛化能力不够理想的问题,引入一种具有更强
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,广西民族大学信息科学与工程学院
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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,从而导致算法泛化能力不够理想的问题,引入一种具有更强逼近能力的光滑（chen-harker-kanzow-smale,CHKS）函数,采用CHKS函数逼近孪生支持向量回归机的不可微项,并用Newton-Armijo算法求解相应的模型,提出了光滑CHKS孪生支持向量回归机（smooth CHKS twin support vector regre
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