请说出如下内容所参考的中文参考文献：机遇：1 高精度：SVM在处理线性可分问题时具有很高的分类精度。2 可扩展性：SVM可以通过核函数将非线性问题转化为线性问题从而扩展到更复杂的数据集。3 泛化能力：SVM在处理小样本和高维数据时表现出较好的泛化能力能够很好地处理维度灾难问题。4 对异常值的鲁棒性：SVM通过支持向量的概念对异常值具有较好的鲁棒性能够减少异常值对模型的影响。挑战：1 参数选择：SV

以下是一些参考文献：

1. 张维. 支持向量机的研究与改进[D].中南大学, 2017.
2. 陈颖, 王军. 支持向量机的研究及其应用进展[J]. 计算机科学, 2010, 37(5): 1-5.
3. 陈瑞, 马浩, 王晓东. 支持向量机(SVM)在分类问题中的应用[J]. 计算机应用研究, 2016, 33(3): 745-747.
4. 李世明, 张明明. 支持向量机(SVM)研究综述[J]. 计算机应用与软件, 2011, 28(12): 247-250.
5. 李艳梅, 赵立红. 支持向量机算法及其应用研究综述[J]. 电子设计工程, 2018(19): 177-178.