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當前的多核學習方法結合了不同核函數在對數據的物理特性表示上的能力，但在風格仳數據集中不能充分利用樣本中所隱含的風格信息。由此，提岀應用于風格化數據的基于多核學習的風格正則化最小二乘支持向量機（MK- SRESSⅥM）。算法利用風格轉換矩陣表示包含在樣本中的風格信息，并在目標函數中對其進行正則化處理，通過常用的交替優化方法對目標函數進行優化，在迭代過程中同步更新風格轉換矩陣和分類器參數。為在預測過程中利用已學習的風格信息，在傳統預測方法中増加了兩種新的規則，在分類之前預先使用風格轉換矩陣對樣本風格進行標準化處理。所提岀的分類器不僅利用了現有多核學習算法在表示樣本的物理特征方面的優勢，同時有效挖掘了數據集內包含的風格信息以提高分類性能，在風格仳數據集中的實驗結果證明了算法的有效性。
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