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
玉米叶向值的全基因组关联分析
基于LASSO-SVMR模型城市生活需水量的预测
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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
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基于统计学习理论的快速算法及其应用研究