《表2 多核SVM的权系数和模型数据》

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《优化多核SVM的蛋白质二级结构预测》

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多次迭代得到一个基于最佳核权重的组合核分类器，并选择每类核函数中最高的核权重作为最终参数值。表2中权系数一栏列出三类核函数的最高核权重参数，参与训练的其他大多是核函数的权重为零，也体现出SimpleMKL算法鼓励稀疏内核组合。模型训练结束后，核矩阵参数显示多个核矩阵加权组合的多核矩阵中只有少量核权重参与学习。为检验提出的多核核函数方法在蛋白质结构分类中的效果，将不同核函数组合的多核分类结果进行比较，结果如表3所示。