本文探讨了支持向量机（SVM）及其改进，包括半监督支持向量机（S3VMs）和双参数边距支持向量机（TPMSVM）。研究提出了新的算法和框架，提升了分类性能和鲁棒性，并展示了在多类分类和实际应用中的有效性。

提出基于半定规划松弛的半监督支持向量机分支定界方法，通过界限加强和局部搜索提升效率，可处理比文献大10倍的实例。