算法稳定相关论文
本文研究带有有色观测噪声的随机时变线性系统Kalman 滤波算法的稳定性问题, 首先给出一个适当的随机可观测条件, 保证随机Riccati......
本文提出了一种求解带度约束的最小代价组播路由树算法DCMST(Degree-ConstrainedMinimumSteinerTree),运用迭代思想,每次迭代执行......
提出了一种基于点元的参数曲面求交交互式新算法.该算法在参数曲面上进行自适应的离散点元采样,将点元组织为空间八叉树结构进行求......
该文介绍了一种基于线条的真实感显示方法，并把这一方法运用于各种造型设计中，在本算法中，利用phong的光照模型，采用工程素描中线条的......
经验风险最小化归纳原则的一致性与推广能力的界是机器学习中非常重要的两个问题,对特定损失函数集容量的研究很好的解决了以上问......
不同的误差估计方法对应着不同的算法稳定的概念,现在讨论较多的误差估计方法是变一误差估计和排一误差估计.本文主要考虑了变一误......
支持向量机(SVM)是通过执行结构风险最小化原则来获得好的推广能力的学习机器，它最初是设计用以处理二分类问题的．然而，许多实际问题......
学习问题就是利用经验数据从给定函数集寻找待求的函数依赖关系的问题.其核心问题之一就是分析处理学习问题的各种方法(或算法)的......
泛化能力是机器学习理论研究的主要目的.本文通过对算法稳定框架下分类机器学习相对误差的研究,得到了重叠稳定条件下分类机器学习......
通过对变一误差估计下算法稳定的研究,提出了不依赖于样本分布的CO稳定的概念,证明了CO稳定不仅是变一误差估计条件下ERM原则一致......
在机器学习算法的假设稳定条件下,得到了交叉验证推广误差的多项式的界;在一致假设稳定情形下,利用McDiarmid不等式获得了其指数的......
在机器学习算法的联合稳定性条件下,利用广义McDiarmid不等式获得了排一推广误差的界.讨论了机器学习的推广能力,和类似的结果进行......
为研究机器学习在算法稳定框架下的推广能力,提出了变一误差估计条件下联合算法稳定的概念,并利用广义的McDiarmid不等式得到了机......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
