核函数的选择研究综述

摘要：

核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法,是当前机器学习领域的一个研究热点.核函数是影响核方法性能的关键因素,以支持向量机作为核函数的载体,从核函数的构造、核函数中参数的选择、多核学习3个角度对核函数的选择的研究现状及其进展情况进行了系统地概述,并指出根据特定应用领域选择核函数、设计有效的核函数度量标准和拓宽核函数选择的研究范围是其中3个值得进一步研究的方向.

关键词：核函数、支持向量机、核方法、模型选择、多核学习

所属期刊栏目：33

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：江西省自然科学基金项目20114BAB211021

在线出版日期：2012-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1181-1186