模糊邻域风险最小化算法

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中文摘要：在邻域风险最小化原则中,对任意训练样本点,通过在它和其余样本点之间建立一个"连接"损失,并根据这一损失及它与其余样本点之间的距离来建立出一个隶属度函数,继而根据它与和它隶属度最大的点之间的距离来定义出邻域半径,从而在邻域风险最小化算法的基础上建立模糊VRM算法.实例表明该方法对小样本训练集分类及回归是有效的.当然,邻域风险最小化原则是一种非常新的原则,对这一原则还需做进一步的分析,如怎样增强用于回归的邻域风险最小化原则的抗噪声能力等等.

作者：

杞娴、胡光华、徐天泽

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作者单位：

云南大学数学系(昆明)

云南警官学院(昆明)

关键词：

模糊数学邻域风险邻域半径计算机数学

主办单位：

中国人工智能学会

中国计算机学会

会议名称：

第四届中国Rough集与软计算学术研讨会

会议时间：

2004-10-01

会议地点：

舟山

会议母体文献：

《计算机科学》第31卷第10.A期

页码：

200-202,205

出版时间：

2004