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本项目在国家自然科学青年基金（No. 60603093）的资助下,按照研究计划,以多核学习方法为重点,对支持向量机的模型选择、核函数选取及其相应的快速算法的等方面进行了深入的研究工作,并对部分研究问题进行展开研究,取得了预期的研究成果。依据资助项目计划主要研究了以下六个领域的问题： 1.研究了核函数的局部性质,特别关注其度量性质、分析性质,提出优化核函数参数的最优化模型,给多核学习提供了理论依据; 2.研究了训练SVM的快速算法,包括光滑化方法、半光滑方法及几何模型算法; 3.研究了由多核学习派生出来的一类极大极小问题; 4.研究了半监督学习问题,主要针对多核、多源、大规模数据学习; 5.研究了支持向量机SVM与Boost算法相结合,来克服学习过程中过分依赖优化方法而导致的过学习（overfitting）问题; 6.研究了一些相关领域的具体应用问题,包括图像索引、并行计算网的拓扑机构可靠性及容错控制、元搜索引擎算法等,这些领域都是机器学习的几个重要应用方面,它可以推动本项目成果的应用。 总共发表与项目直接相关论文25篇,其中SCI收录12篇,EI收录19篇,ISTP收录3篇。有标注基金资助共17篇,其中SCI收录5篇,EI收录11篇,ISTP收录2篇（项目负责人对部分SCI收录文章由于编辑失误或通讯作者失误未能标注本基金资助深表遗憾）。 超额完成资助计划书预期目标（“共计完成论文8～12 篇,力争在国际期刊和国际学术会议上发表4～5 篇论文,其他论文主要发表在国内一级学术期刊和国内核心期刊上”）。
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