由Vapnik等人提出的支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）技术，由于具有极强的模型泛化能力，不会陷入局部极小点，以及很强的非线性处理能力等特点，近十年来取得了全面飞速的发展，获得了大量成功的应用，已成为模式识别中最为活跃的研究领域之一。 当前，选择合适的核函数及其参数（核选择）已成为SVM进一步发展的关键点和难点。核函数决定了SVM的非线性处理能力，也决定着分类函数的构造，而对具体问题而言，选择合适的核函数及其参数，还存在着许多的实际困难。 针对SVM中的核选择问题，本文对SVM的模型问题、特征空间线性可分的结构问题、核学习中基核的选择问题、以及核函数及其参数的...In the last ten years there have been very significant developments in the theoretical understanding of Support Vector Machines (SVMs) , proposed by Vapnik and others, as well as algorithmic strategies for implementing them, and applications of the approach to practical problems. Nowadays, the selection of the SVM-kernel with suitable form and parameters (Kernel Selection) has become a key-point...学位：工学博士院系专业：信息科学与技术学院自动化系_控制理论与控制工程学号：B20043100
