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由于使用单一且固定的核函数,传统的核分类算法不能有效地适应复杂的数据集合,导致分类性能下降.本文提出一种基于双核复合的分类算法ODKC（Optimal Double-Kernel Combination）的构造框架,通过融合两个基本核函数的映射来构造目标核函数.研究了双核复合的三种典型方式,并把这三种复合方式纳入到统一的框架下处理.论文以核与数据的匹配性度量KTA（KernelTarget Alignment）以及分类性能验证了所提算法的有效性.