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在正則化多核學(xué)習(xí)中，稀疏的核函數(shù)權(quán)值會導(dǎo)致有用信息丟失和泛化性能退化，而通過非稀疏模型選取所有核函數(shù)則會產(chǎn)生較多的冗余信息并對噪聲敏感。針對上述問題，基于 Adaboost框架提出一種彈性網(wǎng)型正則化多核學(xué)習(xí)算法。在迭代選取基本分類器時對核函數(shù)的權(quán)值進(jìn)行彈性網(wǎng)型正則化約束，即混合L1范數(shù)和L。范數(shù)約束，構(gòu)造基于多個基本核最優(yōu)凸組合的基本分類器，并將其集成到最終的強(qiáng)分類器中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在保留集成算法優(yōu)勢的同時，能夠?qū)崿F(xiàn)核函數(shù)權(quán)值稀疏性和非稀疏性的平衡，與L-MKL和L-MKL算法相比，能夠以較少的迭代次數(shù)獲得分類精度較高的分類器。
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