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針對不同特征向量下選擇最優核函數的學習方法問題，將多核學習支持向量機（ MK-SVM）應用于音樂流派自動分類中，提出了將最優核函數進行加權組合構成合成核函數進行流派分類的方法。多核分類學習能夠針對不同的聲學特征采用不同的最優核函數，并通過學習得到各個核函數在分類中的權重，從而明確各聲學特征在流派分類中的權重，為音樂流派分類中特征向量的分析和選擇提供了一個清晰、明確的結果。在ISMIR 2011競賽數據集上驗證了提出的基于多核學習支持向量機（ MKL-SVM）的分類方法，并與傳統的基于單核支持向量機的方法進行了比較分析。實驗結果表明基于MKL-SVM的音樂流派自動分類準確率比傳統單核支持向量機的分類準確率提高了6. 58%，且該方法與傳統的特征選擇結果比較，更清楚地解釋了所選擇的特征向量對流派分類的影響大小，通過選擇影響較大的特征組合進行分類，分類結果也有了明顯的提升。
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