【摘 要】
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自九十年代以来，支持向量机的应用越来越广泛。但是支持向量机的核函数选取问题一直没有得到很好的解决。由于人们缺少先验信息，所以人为确定核函数参数不但需要耗费大量的时间
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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自九十年代以来，支持向量机的应用越来越广泛。但是支持向量机的核函数选取问题一直没有得到很好的解决。由于人们缺少先验信息，所以人为确定核函数参数不但需要耗费大量的时间和精力，而且大大的影响了分类器的性能。
本文首先综述了SVM核函数选取现有的技术，提出核函数的选取可以分为两个部分：一是对于特定的核函数可以自动的根据训练数据确定其最优的参数；二是根据数据特性自动确定核函数类型。在第一个方面，本文提出了基于梯度的核函数参数选取的统一算法，将基于梯度的核函数参数选取纳入到统一的框架中。在第二个方面，本文通过引入最优值的逆问题，改进了SDP方法对于核矩阵的学习，降低其约束的同时，提高了SDP算法对核矩阵的学习速度。同时，本文基于SDP的算法提出了一种新的核函数，实验证明该核函数具有较好的分类性能。
对于核函数的选取对训练结果的影响，以及我们对核函数选取的两个方面所作的改进，本文都进行了实验，实验取得了较好的结果。同时，对于SVM和图像识别的结合以及核函数选取在图像识别方面的应用，本文也做了简要的分析。
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