本书在介绍国内外多核学习方法及应用研究进展的基础上, 重点阐述了多核方法与尺度分析的融合理论及方法; 深入研究了基于合成核的无偏LSSVR模型及其在线学习算法; 系统研究了基于局部多分辨分解特征提取与多尺度核有机融合的自动目标识别方法; 探讨了基于合成核机器分类概率估计的大类别图像检索方法; 提出了通用的多尺度核方法自适应序列学习算法; 最后总结了多核方法的其它应用及提升核机器学习效率的途径。