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噪声影响的模糊随机样本的学习理论关键定理

Key Theorem of Learning Theory Based on Fuzzy Random Samples Corrupted by Noise

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【作者】 李俊华李海军

【Author】 LI Jun-hua;LI Hai-jun;College of Mathematics and Computer Science,Hebei University;Great Wall College,China University of Geosciences;

【机构】 河北大学数学与计算机学院中国地质大学长城学院

【摘要】 关键定理是统计学习理论的重要组成部分,但其研究主要集中在实随机样本且假设样本不受噪声的影响。鉴于此,提出了受噪声影响的模糊随机经验风险最小化原则的定义,给出并证明了受噪声影响的模糊随机样本的学习理论的关键定理。

【Abstract】 The key theorem plays an important role in the statistical learning theory.However,the researches mainly focus on the real random samples and the samples are supposed to be noise-free.In consideration of the facts,the definition of fuzzy random empirical risk mning theory with fuzzy random samples corrupted by noise is proposed and proved.inimization principle corrupted by noise is proposed and the key theorem of learning theory with fuzzy random samples corrupted by noise is proposed and proved.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(11201110);河北省教育厅科研项目(QN20131055);河北大学青年课题(2010Q26)
  • 【文献出处】 模糊系统与数学 ,Fuzzy Systems and Mathematics , 编辑部邮箱 ,2014年04期
  • 【分类号】O159;O212.2
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】36
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