【摘 要】
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在支持向量机（Support vector machine,SVM）中,对核函数的定义非常重要,不同的核会产生不同的分类结果.如何充分利用多个不同核函数的特点,来共同提高SVM学习的效果,已成为一个
【基金项目】
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国家自然科学基金(71271211);北京市自然科学基金(4132067);中国人民大学品牌计划(10XNI029)资助~~
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在支持向量机（Support vector machine,SVM）中,对核函数的定义非常重要,不同的核会产生不同的分类结果.如何充分利用多个不同核函数的特点,来共同提高SVM学习的效果,已成为一个研究热点.于是,多核学习（Multiple kerne learning,MKL）方法应运而生.最近,有的学者提出了一种简单有效的稀疏MKL算法,即GMKL（Generalized MKL）算法,它结合了L1范式和L2范式的优点,形成了一个对核权重的弹性限定.然而,GMKL算法也并没有考虑到如何在充分利用已经选
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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