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模糊样本下学习问题的研究

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摘要

支持向量机是机器学习领域一个研究热点,而统计学习理论中的关键定理为支持向量机的研究提供了重要的理论基础.基于模糊样本,提出了模糊经验风险最小化原则和非平凡一致性的概念,提出并证明了基于模糊样本的学习理论的关键定理,为研究模糊支持向量机提供了依据.

著录项

来源
《计算机工程与应用》 |2008年第20期|45-47|共3页
作者
刘杨; 刘扬; 胡仕成;
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作者单位

哈尔滨工业大学;

威海;

计算机科学与技术学院;

国家计算机信息内容安全重点实验室;

山东;

威海;

264209;

哈尔滨工业大学;

威海;

计算机科学与技术学院;

国家计算机信息内容安全重点实验室;

山东;

威海;

264209;

哈尔滨工业大学;

威海;

计算机科学与技术学院;

国家计算机信息内容安全重点实验室;

山东;

威海;

264209;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
支持向量机; 模糊风险泛函; 经验风险最小化原则; 关键定理;

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