文献类型：期刊文章

作　　者：汪廷华[1] 陈峻婷[2]

机构地区：[1]赣南师范学院数学与计算机科学学院,江西赣州341000 [2]赣南师范学院现代教育技术中心,江西赣州341000

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：江西省自然科学基金项目(20114BAB211021)

年　　份：2012

卷　　号：33

期　　号：3

起止页码：1181-1186

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

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

分 类 号：TP181]