Sugeno测度空间上的一类回归估计问题的界

在Sugeno测度空间上进一步探讨了统计学习理论.给出了Sugeno测度空间上gλ随机变量的条件期望的定义;在Sugeno测度空间上利用带加性噪声的观测数据,建立了一个由级数展开表达的回归估计模型,并针对此模型给出并证明了它的一个界.     

基于双重粗糙样本的统计学习理论的理论基础

本文介绍双重粗糙理论的基本内容;提出双重粗糙经验风险泛函,双重粗糙期望风险泛函,双重粗糙经验风险最小化原则等概念;最后证明基于双重粗糙样本的统计学习理论的关键定理并讨论学习过程一致收敛速度的界.为系统建立基于不确定样本的统计学习理论并构建相应的支持向量机奠定了理论基础.     

一种新的粗糙集模型及其应用

提出了一种新的基于区间直觉模糊关系和区间直觉模糊数的粗糙集模型.首先,介绍了区间直觉模糊集,区间直觉模糊关系和区间直觉模糊数等概念.然后,利用区间直觉模糊关系和区间直觉模糊数定义了一种新的粗糙集模型,并给出一些基本性质.最后将该模型应用于临床诊断系统中.实例验证了该粗糙集模型的有效性和实用性.     

基于包含度的模糊随机粗糙集模型

针对随机性与模糊性同时存在的情形,提出了建立在模糊随机近似空间上的基于包含度的模糊随机粗糙集模型.首先给出了模糊随机近似空间的概念,然后利用包含度提出了模糊随机近似空间上的一种基于模糊随机集的粗糙近似算子.最后讨论了这种近似算子的一些性质.     

三支半概念的广义结构及粗糙集近似算子

随着形式概念分析理论的发展,经典半概念理论也受到了广泛关注。三支半概念是将经典半概念与三支决策相结合而产生的新理论,也是一个知识发现与数据挖掘的有效工具。本文主要对三支半概念的结构和性质两个方面进行研究,首先将三支半概念拓广到了广义三支半概念——OE-半概念和AE-半概念,给出了寻找二者的算法,接下来分别针对两种广义三支半概念构建了纯双布尔代数结构。此外,研究了三支半概念与经典半概念之间的关系,分别证明了它们之间的保运算以及序同构关系。最后利用粗糙集理论分别构建了经典半概念的两对算子,给出该算子的相关性质,并证明这两对算子为粗糙集近似算子。     

基于模糊粗糙样本的统计学习理论的理论基础

介绍模糊粗糙理论的基本内容;提出模糊粗糙经验风险泛函,模糊粗糙期望风险泛函,模糊粗糙经验风险最小化原则等概念;最后证明基于模糊粗糙样本的统计学习理论的关键定理并构建学习过程一致收敛速度的界.