不确定性支持向量机 : 算法及应用.pdf
本书从不确定性规划出发，结合模糊、粗糙和未确知等不确定性理论，详细阐述适用于各类问题的不确定性支持向量机模型和算法。
支持向量机
支持向量机 : 理论、算法与拓展.pdf
本书以分类问题(模式识别、判别分析)和回归问题为背景，介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明。
高光谱遥感影像分类与支持向量机应用研究.pdf
全书介绍了高光谱遥感影像常用的分类器，探讨了高光谱遥感影像分类中的降维处理与特征提取方法，包括主成分分析、独立成分分析、最大噪声分离等降维方法以及常用特征选择算法、光谱和纹理特征提取方法等；通过介绍支持向量机的基本原理及其用于高光谱遥感影像分类的策略，重点研究支持向量机核函数设计
信用评价与股市预测模型研究及应用 : 统计学、神经网络与支持向量机方法.pdf
本书介绍了当前国际上常用的三种信用评级建模方法，详细介绍了各种方法的研究背景，建立了五种神经网络信用评价模型，以及两种支持向量机方法，并利用这九种方法进行了两类模式分类及三类模式分类。最后探讨了各种方法在我国股市波动预测中的应用。
孪生支持向量机：理论、算法与拓展.pdf
孪生支持向量机是在支持向量机基础上发展起来的一种新的机器学习方法，它不但继承了支持向量机在处理非线性、高维数分类和回归问题中的特有优势，而且理论上算法训练速度可达支持向量机的4倍。本书系统阐述孪生支持向量机的发展体系和最新研究成果。全书共十章，主要内容包括：统计学习理论基础、
支持向量机建模及应用.pdf
本书在支持向量机学习框架下，通过融合新的理论和机器学习研究成果，系统阐述了支持向量机的建模方法，探索了解决支持向量机的模型选择、效果加速、泛化能力提高、应用范围拓展等问题的新途径。
不确定性支持向量机原理及应用.pdf
本书从不确定性规划出发，结合模糊、粗糙和未确知等不确定性理论，阐述了适用于各类问题的不确定性支持向量机模型和算法。
支持向量机的算法设计与分析.pdf
本书首先介绍了核函数的概念；然后从几何直观的角度介绍了建立二分类模型和回归模型过程中所取得的理论成果；最后对于分解算法、最小二乘支持向量机、多分类、模糊支持向量机、在线学习和大规模分类相关的优秀成果进行了归纳和整理，从数学上对相关算法的原理进行了详细分析。
蛋白质结构预测 : 支持向量机的应用.pdf
本书共分8章，阐述三部分内容，包括生物信息学基本知识、蛋白质结构预测基本知识、蛋白质二级结构和结构域预测技术、支持向量机算法以及相应软件的使用方法和实验步骤。
多目标粒度支持向量机理论及其应用.pdf
本书对多目标优化的多样性保持策略、粒计算基础理论、支持向量机的基本理论、粒度支持向量机的构造方法及应用进行了深入的研究。内容涉及多目标演化算法、多目标演化算法的多样性保持策略、粒计算理论与方法、基于模糊格的超盒粒计算分类算法、基于模糊格的超球粒计算分类算法、粒度支持向量机的构造方