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支持向量机兼顾训练误差和推广性能,已受到机器学习领域的高度重视,而核函数的性能是支持向量机研究中的关键问题。研究了几种常见核函数对支持向量机推广性能的影响,并利用全局核函数和局部核函数的性质,提出了一种新的分段核函数的支持向量机。数据集上的仿真结果表明,该核函数对应的支持向量机泛化能力优于传统核函数对应的支持向量机,具有较好的预测性能。