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基于粗糙模糊样本的统计学习理论的理论基础

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基于粗糙模糊样本的统计学习理论的理论基础
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第8-10页
  1.1 基于粗糙模糊样本的统计学习理论的提出及意义第8-9页
  1.2 本文探讨的主要内容第9-10页
第2章 预备知识第10-13页
  2.1 可信性测度与粗糙模糊变量的相关概念及性质第10-11页
  2.2 粗糙模糊变量的期望及主要关系式第11-13页
第3章 基于粗糙模糊样本的学习理论的关键定理第13-17页
  3.1 粗糙模糊经验风险最小化原则第13-14页
  3.2 基于粗糙模糊样本的学习理论的关键定理第14-17页
第4章 基于粗糙模糊样本的学习过程一致收敛速度的界第17-24页
  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第17-21页
  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第21-24页
第5章基于粗糙模糊样本的结构风险最小化原则第24-31页
  5.1 粗糙模糊结构风险最小化原则的结构第24-25页
  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第25-31页
第6章 结论与展望第31-32页
参考文献第32-34页
致谢第34-35页
攻读学位期间取得的科研成果第35页

本篇论文共35页,点击这进入下载页面
 
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