VC维相关论文
SVM利用靠近边界的少数向量构造一个最优分类超平面.在训练分类器时,SVM的着眼点在于两类的交界部分,那些混杂在另一类中的点往往......
提出了基于最小体积覆盖椭球的容差SVM分类器设计新方法。对于二类支持向量机容差分类器设计，这种方法首先通过优化方法分别获得欧......
企业财务危机预测是非线性预测，各个影响因素之间又存在着复杂的组合决策关系，并且现实中的数据多为连续的，很难直接用于机器分类学习......
介数中心性计算是复杂网络分析中的一个基本问题,它用来衡量一个节点在复杂网络中的重要程度。近年来,介数中心性已经广泛用于社交......
统计学习理论是Vapnik等人提出的一种小样本学习理论，着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质，为机器学习问题建立了一个较......
该论文对支撑向量机的理论和方法进行了深入的探讨与研究.首先,概述了支撑向量机的理论基础——统计学习理论,并以回归估计问题为......
学习算法的样本复杂度与学习机器的推广能力在学习理论中都占有重要地位,本文研究了关于这两方面的若干问题.第一部分回顾学习理论......
本文研究的出发点是支持向量机的推广性能，本文研究了Rademacher复杂性与覆盖数和VC维这两种常见的函数集容量的度量量的关系，以及SV......
我们已经知道基于VC(Vapnik-Chenronenkis)维及其推广FS(Fat-Shattering)维的统计学习理论以及在此理论基础上构造的通用学习机器......
支持向量机是二十世纪九十年代发展起来的统计学习理论的核心内容,核函数是它的重要组成部分。实际应用中发现,Fourier核函数在支......
学位
癌症是影响人类健康的主要疾病之一,有着极高的死亡率,对癌症的预防和治疗已成为全球科学家关注的焦点.研究表明,癌症是一类复杂的......
本文提出了一种将支持向量机分类和最近邻分类相结合的方法 ,形成了一种新的分类器 .首先对支持向量机进行分析可以看出它作为分类......
本文提出一种基于统计学习理论优化感知器的遗传方法。该方法将遗传算法和神经网络相结合,通过统计学习理论指导遗传算法优化分类......
支持向量基是基于统计学习理论发展起来的一种新型的机器学习方法,而VC维在其中起着十分重要的作用.本文主要阐述了支持向量基中关......
为提高局部放电信号的消噪效果,根据统计学习理论中的结构风险最小化思想,基于小波的多分辨分析技术,给出一种针对局部放电的消噪......
将一种改进的邻域算法应用于不均衡样本集中，由于改进的邻域算法未考虑不均衡样本集的问题从而导致后续的支持向量机训练耗费和泛化......
针对于使用支持向量机求解大规模复杂问题存在训练时间过长和分类精度不高等困难,本文提出了一种结合支持向量机（SVM）和K-最近邻（KNN）......
数据集的质量会极大地影响分类算法的精度，针对一类隐式互斥的数值型数据提出了一致性分类方法。借鉴连续函数的思想，本文提出了......
<正> 1 引言神经网络技术已经在很多领域得到了成功的应用.但由于神经网络并不具有一个统一的理论框架,其经验性成分相当高,这对其......
AdaBoost是Boosting家族中的最基础的代表算法.本文主要介绍了AdaBoost的泛化错误分析及其与结构风险最小化和VC维、支持向量机及m......
针对当前电网谐波的诊断与分类识别均依赖于大量的样本采集作特征提取,采用系统辨识的方法以三相直流励磁同步发电机为对象,以三相......
分类超曲面算法是一种简单的基于覆盖的分类算法.实验证明该算法具有分类正确率高、速度快的优点.但是,关于该算法的相关理论问题......
提出了基于VC推广界的线性支持向量机回归模型的新的构建算法，并应用于县域综合发展中，构建了邱县协调发展的经济计量模型，与传统的方......
提出退火熵、生长函数和VC维等概念,构建基于VC维的学习过程一致收敛速度的界。以这些界为基础,给出基于双重随机样本的结构风险最......
提出了退火熵,生长函数和VC维等概念,构建了基于VC维的学习过程一致收敛速度的界。然后以这些界为基础,给出基于随机粗糙样本的结......
寻找支持向量机（SVM）的最优参数是支持向量机研究领域的热点之一。2范数软间隔SVM（L2-SVM）将样本转化成线性可分，在原始单正则化参数L2-......
Vapnik等人在统计学习理论和结构风险最小化的基础上提出了支持向量机算法（SVM）。该算法在高维模式识别、非线性、小样本等方面有较......
讨论了神经网络系统应用于气象预报的实现,用VC维方法来寻找合适的网络结构,提出了一种神经网络和遗传算法相结合的天气预报方法,......
统计学习理论目前是处理小样本学习问题的最佳理论.然而,该理论主要是针对实随机样本的,它难以讨论和处理现实世界中客观存在的涉......
利用正交小波多分辨分析技术，研究了非过采样和有限样本下非平稳信号的滤波消噪问题。根据统计学习的结构风险最小化原则和VC维理论......
支持向量机(Support Vector Machine)是Vapnik等人根据统计学习理论提出的一种新的通用学习方法,它是建立在统计学习理论的VC维理......
通过统计学习理论主要内容的介绍，阐述了VC维（Vapnik-Chervonenkis Dimension）、推广性的界、结构风险最小化（Structural Risk Minimaz......
介绍了机械故障诊断的历史、意义及研究现状，分析了现有故障诊断理论方法的优点及不足之处；简要介绍了统计学习理论和支持向量杌，探讨......
定义并估计了假设空间的统计量复杂性．据此可以找到一个基数性不超过假设空间的VC（Vapnik-Chervonenkis）维多项式级的线性经验泛函集，......
为了完善粗糙空间上学习过程收敛速度的界，根据粗糙空间上的信赖性测度的性质和传统的统计学习理论的相关知识，在粗糙空间上学习理论......
介绍了粗糙随机理论的基本内容,提出了退火熵、生长函数和VC维等概念.并在此基础上构建了基于VC维的学习过程一致收敛速度的界;随......
针对传统统计模式识别理论中基于大数定理的假设,介绍了统计学习理论和以该理论为基础的支持向量机模式识别方法.指出了以结构风险......
文章研究的学习模型是可能近似正确（PAC）模型的一个推广变形。在这一模型下，文章研究了函数类学习的样本复杂度问题，其中包含了该函数......
统计学习理论是在有限样本下建立起来的统计学理论体系，而支撑矢量机是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原则上的一种......
随着信息技术的快速发展,基于数据的机器学习算法在工业过程建模中扮演着日益重要的角色,特别是对于那些结构复杂、机理不明的非线......
提出变量可分离函数的径向基函数网络拟合模型（Fitting Model based Radial Basis Function network to Variable Separable Functi......
支持向量机是基于统计学习理论的新一代学习机器，本文主要阐述了支持向量机中关于VC维的理论，并就一类函数集的VC维的大小给出理论上......
2013年5月10日，南非国际贸易管理委员会发布公告，称其经过日落复审调查，决定继续对自中国大陆和中国台湾进口聚氯乙烯产品征收反倾销......
该文将统计学习理论应用于特征选择和提取方法的分析，研究了影响特征选择和提取的要素并给出了正、负边缘距离的定义和特征选择和提......
