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基于模糊样本的统计学习理论关键定理

作　者: 唐文广
导　师: 哈明虎；王熙照
学　校: 河北大学
专　业: 应用数学
关键词: 模糊随机变量模糊风险泛函学习关键定理一致收敛速度的界
分类号: O159
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
下　载: 87次
引　用: 2次
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内容摘要

本文结合模糊统计的知识，对模糊样本情况的统计学习理论学习过程的一致性、学习关键定理等进行了推广；提出了模糊风险泛函、模糊经验风险泛函、基于模糊样本的经验风险最小化归纳原则等概念，并给出了模糊样本意义下的学习理论的关键定理及其证明；还简要的讨论了学习过程一致收敛速度的界。

全文目录

第1章绪论  7-10
  1.1 统计学习理论的产生及研究现状  7-8
  1.2 基于模糊样本的统计学习理论的提出和意义  8-9
  1.3 本文的主要内容  9-10
第2章基于模糊样本的学习问题的表示  10-17
  2.1 预备知识  10-12
  2.2 基于模糊样本的学习理论的基本概念  12-15
  2.3 基于模糊样本的学习问题的一般表示  15-17
第3章基于模糊样本的学习理论关键定理  17-23
  3.1 基于模糊样本的学习理论关键定理  17-20
  3.2 基于模糊样本的模式识别  20-23
第4章结论与展望  23-26
参考文献  26-28
攻读硕士期间撰写的论文  28-29
致谢  29

基于模糊样本的统计学习理论关键定理

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