【摘 要】
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局部多核学习算法（LMKL）是一种变系数的多核支持向量机算法,其利用选通函数局部的选取合适的合成核函数;但是其选通函数有严重的参数沉余的问题,为此提出了改进的局部多核学习
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局部多核学习算法（LMKL）是一种变系数的多核支持向量机算法,其利用选通函数局部的选取合适的合成核函数;但是其选通函数有严重的参数沉余的问题,为此提出了改进的局部多核学习算法（ILMKL）,在其目标函数中加入正则项,区别于LMKL中选通函数的l1范数形式,使用选通函数的lp范数形式,增强核函数间的“互补”作用;采用该算法在模拟数据集和UCI数据集上实验,结果表明该算法取得较高的分类能力.
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