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柴油機水泵是目前模式識別領域中先進的機器學習算法,它已初步表現出很多優于已有方法的性能。由于采用了結構風險小化原則代替經驗小化原則,支持向量機能夠較好地解決小樣本學習的問題。又由于采用了核函數的思想,使它把非線性空間的問題轉換到線性空間,降低了算法的復雜度。柴油機水泵在很多領域都得到了成功的應用。但是作為一種新興技術,柴油機水泵在很多應用領域的研究都還有待于探索和完善。如核函數和參數的選擇缺乏理論指導、訓練算法的完善、不支持增量學習等。這些問題的存在,使得SVM在很多領域的應用受到了很大的限制。