��ࡱ�>�� ^`����]��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������_� �R�bPbjbj2Zbb! ���������00000����DDD8|,�,D '������t&v&v&v&v&v&v&$�(�{+J�&-0�&00��4�&�%�%�%� 0�0�t&�%t&�%�%�%������0Gf�/������ ��%`&�&0 '�%�+2$��,�%�%&�+��,$0�%��%�&�&�$� '���������������������������������������������������������������������,�, �: �Y T�H�Opg �]\O���KN_lf[b� '` +R�7u �b/gL��y�Ye�c gؚf[MO�ZS�X l �e�Il M| /��)n�] T��|�e_� Email: wjchen@zjut.edu.cn 5u ݋�13588429707 ;N��xvz�eT� :ghVf[`N ��m�^f[`N �pencc�c �:ghVƉɉ �JS�vcwf[`N �/ecTϑ:g ����hz�uf[`N �{ �S� H�Opg �7u �85t^�Qu �-NqQZQXT �ZS�X �Ye�c0OPTIMAL:ghVzf��NOS�V�penc�yf[�eT&^4Y�N �Ym_lwؚ!h-NR�t^f[�y&^4Y�N(pencc�ct��N�{�l) ���ybYm_lwؚ!h���Q5246R�t^O�y�NMb(pencc�cN:ghVf[`N) ��o'Y)R�N�`<\�y�b'Yf[�N�]zf��xvz-N�_���f[�0 �g�N�Npencc�c0:ghVf[`N0/ecTϑ:gI{���Wxvz0qQ;Nc�V�[�6q�yf[�Wё2y� �w�6q�yf[�Wё2y� �8h�_bXT(MR3)�SN�V�[�6q�yf[�Wё4y�0�vsQxvzb�g(WPattern Recogn., Knowl-Based Syst., Inform. Sciences., NeurocomputingI{CgZg R N�Sh� ��]�Sh�f[/g���e50YO�{ �vQ-N-N�yb��N:SSCI6eU_20YO�{ �,{N\O�-N�yb��N:SSCI6eU_9�{ �f[/g_(u1000YO!k(7�Lkf[/g) �Hcpe1402016t^ �Ym_lw�6q�yf[�Wё�Y�[vQ@b(W���Wxvzb�gZP�NN���bS�0 xvz��`�Q �y��v� ;Nc2y��V�[�6q�yf[�Wё, 2y�Ym_lw�6q�yf[�Wё, 1y�Ye���S�yxy��v; �SN4y��V�[�6q�yf[�Wё, 1y�Ye��萺N�e>y�yy��v, 1y�Ym_lw�6q�yx�Wё, 2y�Ym_lwlQ�v'`�yxy��v. National Natural Science Foundation of China (NSFC)/�V�[�6q�yf[�Wё: 1 �jV�Xpenc�v^��Q_c1Y�Qpe/ecTϑ:ggOS!j�WN�{�lxvz, Optimization models and algorithms of non-convex loss support vector machine for noise data(No.11871183, 2019.01-2021.12, 2/10) 2 �b�Tؚ�~penc�vz�uN���h�~'`$R+RR�g!j�WN�{�lxvz, Research on models and algorithms of sparse and robust linear discriminant analysis for high dimensional data(No.61703370, 2018.01-2020.12, 2/7) 3 � YBgYAmb_JS�vcw��v^�s^L�/ecTϑ:g�e�lxvz, Nonparallel support vector machine methods for complex multi-manifolds semi-supervised problem (No.61603338, 2017.01-2019.12, ;Nc, 1/6) 4 ��W�N�~�gf[`N�v^�s^L�/ecTϑ:ggOS�e�lxvz, Optimization models for non-parallel hyperplanes support vector machines via structural regularization (No.11426202, 2015.01-2015.12, ;Nc, 1/4) 5 ��W�N^�s^L���s^b�/ecTϑ:g�vgOS!j�W�S�{�lxvz, Optimization models and algorithms for non-parallel hyperplanes-based support vector machines (No.11201426 �2013.01-2015.12, 2/5) 6 ����p_�gS�S�^�|�~�R`�^!j�S'`��ċ0Oxvz, Dynamic modeling and performance evaluation of aromatics isomerization reaction system (No.61304125, 2014.01-2016.12, 3/7) Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China/Ym_lw�6q�yf[�Wё/lQ�vy��v: 1 �b�T Nnx�['`penc�v3zePf[`N!j�WN�{�lxvz, Robust Learning Models and Algorithms for Uncertain Data (No. LY21F030013, 2021.01-2023.12,;Nc,1/7) 2 ��W�NZ��b�s�[�v�L�f�Џ�R���~s^�S�vx�S, Research and Development of Bicycle Sports Training Platform Based on Virtual Reality (No.LGF21F020015, 2021.01-2023.12,,{1�SN�N,2/7) 3 ��U�XpS���~ir�v�R`�~t:w��hKm�|�~xvzN_�S (No.2015C31088, 2015.01-2016.12, ,{2�SN�N,3/7) 4 ��W�Ng'Y�����T�~�g�Oo`�v^�s^L���s^b� SVM !j�W�S�{�lxvz, Maximum margin and structural information based non-parallel hyperplanes support vector machines (No.LQ13F030010, 2013.01-2015.12, ;Nc,1/7) 5 �'Yĉ!jpenc�v^�s^L�/ecTϑ:gxvz, Non-parallel support vector machine for large-scale data (No. Y15F030044, 2015.01-2017.12, 3/7) 6 ��W�N�zf���v�y�R OaQ-NAm�ZSO O��OS�SvQ@\�OS TV{euxvz (No. Y1100611, 2011.01-2012.12, 5/10) Ministry of Education, Humanities and Social Sciences Research Project/Ye��萺N�e>y�y�Wё: 1 �-N�V�'�����q_�T�V }�R` O�[_Ƌ+R��W�NFCIcpe�TSVM�vxvz, China financial index and interest rate study based on support vector regression machine (No.13YJC910011, 2013.05-2016.05, 3/7) Scientific Research Fund of Zhejiang Provincial Education Department /Ym_lwYe���S�yxy��v: 1 ��W�N�NuۏS�vTwin SVMgOS!j�W�S(Wˆ}v(�Ƌ+R-N�v�^(u, Optimization models for twin support vector machine and its applications (No.Y201225179, 2012.10-2014.06, ;Nc,1/7) �Sh��v���e0NW�0YePg� �vsQxvzb�g(W 0Applied Soft Computing 00 0Neurocomputing. 00 0Knowledge-Based Syst. 00 0IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 00 0Neural Networks 00 0Inform. Sciences. 0I{�VE��T�V�Qf[/gCgZg R N�Sh�SCI0EI0A{|���e50YO�{0�N N:Nя5t^�Sh��vf[/g���e0 Wei-Jie Chen, Yuan-Hai Shao, Chun-Na Li, Yu-Qing Wang, Ming-Zeng Liu, Zhen Wang. NPrSVM: Nonparallel sparse projection support vector machine with efficient algorithm. Applied Soft Computing. 2020, 90: 106142. (-N�yb�2:SSCI �IF:4.873) Wei-Jie Chen, Yuan-Hai Shao, Chun-Na Li, Ming-Zeng Liu, Zhen Wang, Nai-Yang Deng. �-projection twin support vector machine for pattern classification. Neurocomputing.. 2020, 376: 10-24. (-N�yb�2:SSCI �IF:4.072) Chai Jing, Ivor Tsang, Wei-Jie Chen. Large Margin Partial Label Machine. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems . 2019, Accept. (-N�yb�1:SSCI �IF:11.683) Wei-Jie Chen, Chun-Na Li, Yuan-Hai Shao, Ju Zhang, Nai-Yang Deng. 2DRLPP: Robust two-dimensional locality preserving projection with regularization. Knowledge-Based Syst.. 2019, 169: 53 66. (-N�yb�2:SSCI �IF:5.101) Wei-Jie Chen, Kai-Li Yang, Yuan-Hai Shao, Yu-Juan Chen, J   (*68:<DFJLTVZ\hjlnz|�����������     Z \ ^ j n v x z ���������������������������������ʿ���Ʊ����������݇h8( h��o(h,:M h(1Uo(h8(h8(o( h,:Mo(h��5�OJPJo(h��h��5�OJPJo( hc7 hc7 h}PM h}PMo(h}PMh}PM5�OJPJo( h8(o( hJ o(hJ 5�OJPJo(hJ hJ 5�OJPJo(5*<L\n���� \ ^ n x z ~ � � R T � � l��������������������������gd8(gd,:Mgd��gd}PMgdJ gd��z | ~ � � � � � � R T � � ln��BDjl����*,������02|~"$LNPZ\fhjr$!&!������������������������������������������������椙����h�B�h�B�5�OJPJo(h�]h.5�OJPJo(h�]h�B�5�OJPJo(h��h8( h��o(h��5�OJPJo(h��h��5�OJPJo(h.5�OJPJo(h�� h��o( h8(o(7ln��BDjl����*,������02|~"$�����������������������������gd8($NPj$!&!�"�"�$�$�%�%�'�'P5R577�8�8::�:�:(<*<�=�=*?����������������������������gd�B�gd��gd8(&!>!�"�" #�$�$�$�$�%�%�%�'�'�'�'4P5h5�57(7�89:�:�:;*;(<*<B<�=�=J?b?A&A�B�B\DtD�E�ErG�G4ILI,KDK�L�L�L�L�L�L�L�L�L�L����������������������������������������������������ɻ�����h�;�h��5�OJPJo(h�� h8M�o(h8M�h8M�5�OJPJh8M�h8M�5�OJPJo(h,:M5�OJPJo(h.5�OJPJo(h��h(1Uh8(5�Uh8( h8(o(h(1Uh8(5�o(;u Zhang, Jing-Jing Yao. Regularized Robust Nonparallel Proximal Support Vector Machine for Noisy Classification. IEEE Access. 2019, 7: 47171 47184. (-N�yb�2:SSCI �IF:4.098) Tao Zheng, Wei-Jie Chen, Ivor Tsang, and Xin Yao, Rectified Encoder Network for High-Dimensional Imbalanced Learning. Proc. in Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2019) . 2019, 684 697. Wei-Jie Chen, Chun-Na Li, Yuan-Hai Shao, Nai-Yang Deng. Robust L1-norm multi-weight vector projection support vector machine with efficient algorithm. Neurocomputing. 2018, 315: 345-361. (SCI) Ming-Zeng Liu, Yuan-Hai Shao, Zhen Wang, Chun-Na Li, Wei-Jie Chen. Minimum deviation distribution machine for large scale regression. Knowledge-Based Systems. 2018, 146: 167-180. (SCI) ��CQwm �hg�Q=N �Rf�X ��s�, Ng%fZ �H�Opg. �N/ecTϑ:g0R^�s^L�/ecTϑ:g.Џy{f[f[�b. 2018, 22(2): 55-65. (A{|) Chun-Na Li, Zeng-Rong Zheng, Ming-Zeng Liu, Yuan-Hai Shao, Wei-Jie Chen. Robust recursive absolute value inequalities discriminant analysis with sparseness. Neural Networks. 2017, 93�205-218. (SCI) Wei-Jie Chen,Yuan-Hai Shao, Chun-Na Li, Nai-Yang Deng*. MLTSVM: A novel twin support vector machine to multi-label learning[J]. Pattern Recogn. 2016, 52: 61-74. (SCI, IF:3.096) Wei-Jie Chen*, Chun-Na Li,Yuan-Hai Shao, Nai-Yang Deng. Semi-supervised projection twin support vector machine via manifold regularization[J]. (In Chinese) Pattern Recogn. & Artif. Intell. 28(2), pp 97-107 Yuan-Hai Shao, Wei-Jie Chen, Zhen Wang, Chun-Na Li, Nai-Yang Deng*. Weighted linear loss twin support vector machine for large-scale classification[J]. Knowl-Based Syst. 2015, 73:276 288. (SCI, IF:3.058, WOS:000346224900023) Yuan-Hai Shao, Wei-Jie Chen, Ming-Zeng Liu, Deng, Nai-Yang*. Laplacian unit-hyperplane learning from positive and unlabeled examples[J]. Inform. Sciences. 2015, 314: 152-168. (SCI, IF:3.643, WOS:000355050200010) Wei-Jie Chen*, Yuan-Hai Shao*, Nai-Yang Deng. Laplacian least squares twin support vector machine for semi-supervised classification[J]. Neurocomputing. 2014, 145:465-476. (SCI, IF:2.005, WOS:000342248100048) Yuan-Hai Shao, Wei-Jie Chen, Zhen Wang, Hai-Bin Zhang, Nai-Yang Deng*. A proximal classifier with positive and negative local regions[J]. Neurocomputing. 2014, 145:131-139. (SCI, IF:2.005, WOS:000342248100017) Wei-Jie Chen*, Yuan-Hai Shao, Ning Hong. Laplacian smooth twin support vector machine for semi-supervised classification[J]. Int. J. Mach. Learn. Cyber. 2014,5(3):459 468 (SCI, WOS:000348040100011) Wei-Jie Chen*, Yuan-Hai Shao, Deng-Ke Xu and Yong-Feng Fu. Manifold proximal support vector machine for semi-supervised classification[J]. Appl. Intell. 2014,40(4):623-638.(SCI, IF:1.875, WOS:000335656200006) Yuan-Hai Shao, Wei-Jie Chen, Jing-Jing Zhang, Zhen Wang and Nai-Yang Deng*. An efficient weighted Lagrangian twin support vector machine for imbalanced data classification[J]. Pattern Recogn. 2014,47(9):3158-3167. (SCI, IF:2.632, WOS:000336872000029) Yuan-Hai Shao, Wei-Jie Chen and Nai-Yang Deng*. Nonparallel hyperplane support vector machine for binary classification problems[J]. Inform. Sciences. 2014,263:22-35.(SCI, IF:3.643, WOS:000331919400002) �yxb�g�SN)R� xvzu�W{QI{Yef[�`�Q� �W{Q5 TUx�Xxvzu0 VY�R�Tc���� 2018t^�T2014t^��Ym_l�]N'Yf[O�yYe^02015t^�T2014t^��Ym_l�]N'Yf[O�y�s;N�N02018t^ ��S�RYm_lwؚ!hf[�y�NN �&^4Y�N���Q���Rx�ON���W��0 2019�S�RYm_lw �S i_lb^�_Θ\ ZP�e�e�NZQ�T�Nl�na�v}Y�^ ^�_:y��s�W��02016t^ ���Ym_l�]N'Yf[ċ:N!h�~ �NN�[�^|Q~��W HQۏ*N�N02016t^Ym_lw�6q�yf[�Wё�Y(W�~N���bS�02016t^�� ���Q ONO�yYe^VY0�St^c�[hQ�V'Yf[upef[�^!jhQ�V�NI{VY2y�0Ym_lw5uP[FU�R�z[�w�NI{VY1y��Tw NI{VY4y�0 vQ�[� "kΏ�[pencc�c0:ghVf[`N0�m�^f[`N�TgOSatQ���v Tf[�ReQOPTIMAL�V� ���NbT��|0 �bu��Bl��[�V�xvz�eT gtQ��0 g�V��|^y0 g��}Y�vpef[b z�R�^0 �mf[MO0�m�g�SN0 N`ۏ�S�v Tf[�^�� N��T��|b0 ��T��|�wjcper2008@126.com (OHQ)b wjchen@zjut.edu.cn     *?,?�@�@�B�BD�E�EpGrGII KK�L�L�L�L�L�L�LM�N�N�N��������������������������gd�\kgd.gd�;�gd��gd8M�gd8(�L�L�L�L�L�L�L�L�LMMMMM"Mxjm)ʬuW��Lfd���ݮ�+5_��4cs��j��-V��?k3���rm}�����g��z���� ��g��s�嚋7���xw����sȈ��R� �W*)|��jȫK��Xͫ��� dX��IBF؇bn�h (� �*��'vɗ3KZ����jz'c*����_=}��<9����ݻw~���]�8��^~��_o�?����xY���ýg�~^�������G}J��0��E�m��h��=���Ԅ��� �Ξa�>s�$�-, �O�ɠ���=Hp� Ua/� �UO d*:�(�.�f�T�����U��/!�9$V[|h���rv����s��-i�U�t. �����6��ڪ�4C����ebs)����bMj�B�e��k�p��� u�m����,�f�d��$͑�{6GU���Vf�~�b��#�V���b�@�q�TTW��.�ޛd)��i�@��vdq�9Y���^��X�����7�{2�%�u��H�x��+a���f6]>�f#s�m�*���q�q��DH��ehK����)���@��?71����o�ggo��`:fղ�e������k�p£�2֌Nj��8��ǰ�D �CB�?8���1e��>�nE��eU}�H�]��dm1iQ6��褣�֧<��z[[v�|�0��p�sz�4��F؉�]�j�����Qv�1�1ߖ��⃛�� ��`̔4��S 3t��4��h��� ��PK! ѐ��'theme/theme/_rels/themeManager.xml.rels��M �0���wooӺ�&݈Э���5 6?$Q�� �,.�a��i����c2�1h�:�q��m��@RN��;d�`��o7�g�K(M&$R(.1�r'J��ЊT���8��V�"��AȻ�H�u}��|�$�b{��P����8�g/]�QAsم(����#��L�[������PK-!����[Content_Types].xmlPK-!�֧��6 0_rels/.relsPK-!ky���theme/theme/themeManager.xmlPK-!�lN����theme/theme/theme1.xmlPK-! ѐ��'� theme/theme/_rels/themeManager.xml.relsPK]� /Z���� z &!�LObP*,l$*?�NbP)+�@� @���������H ��0�( � ����0�( � ��B �S ���� ?� "&*./78kl�����������"#;bklrstv���������������� !>MOPY\fiqsuv�����������9P����$z|����  $8����rt}�   .PQRU^pu|��   � �   0 3 6 9 <     # 3 � � � � � � � � �   = @ O R c s v w y z { ~ � � � � � � � � � � � � f i j k n o ~ � � � � � � � � � 589:=>dg��������%(����������������������������������+MQ\_��*+0HIXabgnr}���(;>��������iosxz���������,1{~����������OR_bjmy���"%03EHTW����"����������HN��������AG��������oqry��������������#59YZijpqs������   !#$&')*,0MP������>AIN����  � � � � ; R !n�����nru,-@������!'*����$����������APapqyz���(X^v���$-3Kx�������c���������Zi������/>TW��&59HMPgm��� 'cf!#$&')*,033s333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333#%&.56>G{�  �K9� _!#$&')*,0 #%+-56>@TZoz���>M� � Ooy�s�0�yO�i�R�c7 �| �.�A8(J �9 lt@"`-�]./,:M}PMi&U(1U�],@j�\k���N�� �g��;���8M��B�B�!#�@�    (�/ppp4��Unknown������������G��.�[x� �Times New Roman5��Symbol3.� �.�[x� �Arial;=�� ���|�8ўSOSimHeiK=��   �����j�MS Gothic-�3� �0�0�0�0;���(�[SOSimSunA����$B�Cambria Math q��h�+�&�#���B��6�6�6!-!),.:;?]}����    & 6"0000 0 0 00000��� � �����=�@�\�]�^���([{�  0 0 00000��;�[����������2K�Q��HP�� ?������������������������2!xx� ����eO� z Administrator#+5>�0 0@P`p ���i ���Z'��`���I���Z'���������Oh��+'��0p������� �  , 8 DPX`h�ʩ����NormalAdministrator22Microsoft Office Word@�0�@��v�m�@�~�k�@�gQ�/������՜.��+,��0� X`x��� ������㽭��ҵ��ѧ6   !"#$%&'()*+,-����/012345����789:;<=>?@ABCDEFGHIJKL����NOPQRST����VWXYZ[\��������_������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������Root Entry�������� �F�Gf�/�a�Data ������������.1Table����6�,WordDocument����2ZSummaryInformation(������������MDocumentSummaryInformation8��������UCompObj������������n������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ ���� �FMicrosoft Word 97-2003 �ĵ� MSWordDocWord.Document.8�9�q