【摘 要】
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基于局部信息的加权孪生支持向量机（WLTSVM）借用类内及类间近邻图分别表示类内样本的紧凑性和类间样本的分散性,克服孪生支持向量机（TWSVM）欠考虑训练样本间相似性的缺陷,并且在
【机 构】
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盐城工学院信息工程学院,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
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基于局部信息的加权孪生支持向量机（WLTSVM）借用类内及类间近邻图分别表示类内样本的紧凑性和类间样本的分散性,克服孪生支持向量机（TWSVM）欠考虑训练样本间相似性的缺陷,并且在一定程度上降低二次规划求解的计算复杂度。然而,WLTSVM仍不能充分刻画类内样本潜在的局部几何结构,并且存在对噪声点敏感的风险。基于以上不足,提出一种鲁棒的加权孪生支持向量机（RWTSVM）。与WLTSVM相比,RWTSVM的优势在于：选用热核函数定义类内近邻图权值矩阵,可以更好地刻画类内样本潜在的局部几何结构及蕴含的鉴别信息;
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