摘 要 研究了核参数和误差惩罚参数对支持向量机推广能力的影响方式，指出核参数主要影响数据在特征空间中的分布，误差惩罚参数在特征空间中确定经验风险水平而影响SVM的性能-指出特征空间维数和学习机器复杂度并没有直接关系，讨论了结构风险最小化原则，最后给出了支持向量机和神经网络训练方法的差别和仿真试验结果+
　　关键词 支持向量机 核参数 结构风险最小化原则
　　文章编号1002—833l—(2003)13—0036—03 文献标识码A 中图分类号TP181