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支持向量机是近年来发展的以统计学习理论为基础的新型学习机，核函数的选择无疑是其重要的核心问题．先对核函数进行定义，然后通过对核理论进行性质分析，最后明确了对最优核函数的选择与构造，从理论上为核函数的选择提供了参考．该学习机用结构风险代替经验风险，因而具有传统的神经网络无法相比的优势．
支持向量机核函数的构造方法研究与分析
【摘 要】
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支持向量机是近年来发展的以统计学习理论为基础的新型学习机，核函数的选择无疑是其重要的核心问题．先对核函数进行定义，然后通过对核理论进行性质分析，最后明确了对最优核函数的
【机 构】
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黑龙江工程学院电子工程系,成都市技师学院电子信息工程系
【出 处】
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高师理科学刊
【发表日期】
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2010年2期
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