本书以分类问题为背景，针对非平行超平面分类器算法的发展现状，从提升泛化能力、提高学习效率等方面对现有非平行超平面分类器算法进行了深入系统地研究，提出局部保持孪生支持向量机、非线性最小二乘投影孪生支持向量机、鲁棒的局部加权孪生支持向量机、最小二乘加权投影孪生支持向量机和基于L1范数损失的投影孪生支持向量机。本书适合理工类、管理类等专业的研究人员和工程技术人员参考阅读，也适合作为高等学校计算机、人工智能、管理科学与工程等的研究生教学用书。