一类改进的埃尔米特核函数

核函数及其参数的选择是决定支持向量机(supportvectormachine,svm)分类性能的关键。基于埃尔米特多项式,利用三角核函数构造并证明了一类改进的埃尔米特核函数——三角埃尔米特核函数。该类核函数含两个核参数,其中一个核参数可由样本点到样本均值的距离简单确定,而另一个核参数仅在自然数集中选取,从而简化了该类核函数的参数优化。在双螺线数据集、棋盘格数据集及7个uci数据集上的实验表明,该类核函数比常见的多项式核函数、高斯核函数及文献[6]提出的埃尔米特核函数有着更好的泛化性能和鲁棒性。