%0 Journal Article
%T 多尺度核方法的自适应序列学习及应用
%A 汪洪桥
%A 蔡艳宁
%A 孙富春
%A 赵宗涛
%J 模式识别与人工智能
%P 72-81
%D 2011
%X 多尺度核方法是当前核机器学习领域的一个热点。通常多尺度核的学习在多核处理时存在诸如多核平均组合、迭代学习时间长、经验选择合成系数等弊端。文中基于核目标度量规则，提出一种多尺度核方法的自适应序列学习算法，实现多核加权系数的自动快速求取。实验表明，该方法在回归精度、分类正确率方面比单核支持向量机方法结果更优，函数拟合与分类稳定性更强，证明该算法具有普遍适用性。
%K 核方法
%K 多核学习
%K 多尺度核
%K 核目标度量
%K 回归
%K 模式分类
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract9317.shtml