【摘 要】
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本文主要研究了基于双层规划的稀疏孪生支持向量机（TSVM）.首先,将Lq（0≤q<1）范数与最小二乘TSVM（LSTSVM）相结合,使其可以同时进行特征选择和识别.然后,将基于Lq（0≤q<1）范数的数据稀疏方法与TSVM相结合,提出了多种基于双层规划的稀疏TSVM.本文主要包含5个章节.第一章主要介绍了TSVM、LSTSVM、投影TSVM（PTSVM）、最小二乘投影TSVM（LSPTSVM）、拉
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本文主要研究了基于双层规划的稀疏孪生支持向量机（TSVM）.首先,将Lq（0≤q<1）范数与最小二乘TSVM（LSTSVM）相结合,使其可以同时进行特征选择和识别.然后,将基于Lq（0≤q<1）范数的数据稀疏方法与TSVM相结合,提出了多种基于双层规划的稀疏TSVM.本文主要包含5个章节.第一章主要介绍了TSVM、LSTSVM、投影TSVM（PTSVM）、最小二乘投影TSVM（LSPTSVM）、拉普拉斯TSVM（Lap-TSVM）、拉普拉斯LSTSVM（Lap-LSTSVM）、稀疏表示（SR）、稀疏保持投影（SPP）的基本模型和求解算法.第二章研究了基于Lq（0≤q<1）范数的稀疏TSVM的三种最小二乘形式:稀疏LSTSVM,稀疏LSPTSVM,稀疏Lap-LSTSVM,并在多个图像数据集上进行了一系列的对比实验,验证了算法的有效性.第三章将基于Lq（0≤q<1）范数的稀疏求解算法与TSVM相融合,提出了基于双层规划的稀疏TSVM,并考虑了其最小二乘形式和数据的局部结构信息,分别提出了最小二乘稀疏TSVM和拉普拉斯稀疏TSVM.第四章将基于Lq（0≤q<1）范数的稀疏求解算法与PTSVM相融合,提出了基于双层规划的稀疏PTSVM,并考虑了其最小二乘形式.第五章将SPP与TSVM相结合,提出了基于双层规划的稀疏保持投影TSVM,并考虑了其最小二乘形式和数据的监督稀疏表示,分别提出了最小二乘稀疏保持投影TSVM和稀疏监督投影TSVM.
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