主要研究内容:给出并证明非可加测度空间上的统计学习的关键定理、学习过程收敛速度的界等系列结论,把统计学习理论从概率空间推广到非可加测度空间;提出模糊(模糊随机)风险泛函、模糊(模糊随机)经验风险泛函以及模糊(模糊随机)经验风险最小化归纳原则等概念,给出并证明模糊(模糊随机)样本统计学习理论的关键定理和学习过程一致收敛速度的界等系列结论,建立基于模糊(模糊随机)样本的统计学习理论框架;给出并证明基于
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数据更新时间:2023-05-31
奥希替尼治疗非小细胞肺癌患者的耐药机制研究进展
长链基因间非编码RNA 00681竞争性结合miR-16促进黑素瘤细胞侵袭和迁移
非牛顿流体剪切稀化特性的分子动力学模拟
强震过程滑带超间隙水压力效应研究:大光包滑坡启动机制
LTNE条件下界面对流传热系数对部分填充多孔介质通道传热特性的影响
基于非独立同分布样本的统计学习理论研究与应用
基于统计学习理论的模式识别方法研究
统计学习理论与算法研究
基于统计学习理论的快速算法及其应用研究