学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于粗糙模糊样本的统计学习理论的理论基础

作　者: 王晓丽
导　师: 田大增；哈明虎
学　校: 河北大学
专　业: 应用数学
关键词: 粗糙模糊变量关键定理一致收敛速度的界粗糙模糊结构风险最小化原则
分类号: O212
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 28次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

基于统计学习理论和粗糙模糊理论,本文讨论了基于可信性测度和粗糙模糊样本的统计学习理论的理论基础。给出并证明了基于可信性测度和粗糙模糊变量的大数定律,提出了粗糙模糊期望风险泛函、粗糙模糊经验风险泛函、粗糙模糊经验风险最小化原则的概念,证明了基于可信性测度和粗糙模糊样本的学习理论的关键定理;构建了基于可信性测度和粗糙模糊样本的学习过程一致收敛速度的界;最后给出了粗糙模糊结构风险最小化原则及收敛速率的渐近界,为系统建立基于可信性测度和粗糙模糊样本的统计学习理论奠定了理论基础。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-8
第1章绪论  8-10
  1.1 基于粗糙模糊样本的统计学习理论的提出及意义  8-9
  1.2 本文探讨的主要内容  9-10
第2章预备知识  10-13
  2.1 可信性测度与粗糙模糊变量的相关概念及性质  10-11
  2.2 粗糙模糊变量的期望及主要关系式  11-13
第3章基于粗糙模糊样本的学习理论的关键定理  13-17
  3.1 粗糙模糊经验风险最小化原则  13-14
  3.2 基于粗糙模糊样本的学习理论的关键定理  14-17
第4章基于粗糙模糊样本的学习过程一致收敛速度的界  17-24
  4.1 有限的N个函数情况下基于粗糙模糊样本的学习过程一致收敛速度的界  17-21
  4.2 粗糙模糊样本下基于VC维的学习过程一致收敛速度的界  21-24
第5章基于粗糙模糊样本的结构风险最小化原则  24-31
  5.1 粗糙模糊结构风险最小化原则的结构  24-25
  5.2 粗糙模糊结构风险最小化原则的一致性与收敛速率的渐近界  25-31
第6章结论与展望  31-32
参考文献  32-34
致谢  34-35
攻读学位期间取得的科研成果  35

基于粗糙模糊样本的统计学习理论的理论基础

内容摘要

全文目录

相似论文