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该文提出一种基于支持向量机的组合核函数的学习方法,它首先由遗传算法作为新的学习方法得到训练,组合核函数的权值在学习过程中被确定,并在决策模型的分类阶段用来作为参数。这种学习方法被应用在两个关于癌症诊断的公用数据集中,从而获得分类最优超平面。通过实验,这种学习方法显示出比用单一核函数具有较好的性能。