基于函数集信息量的模型选择研究

摘要：

提出了子空间信息量(SIQ)和函数集信息量(FSIQ)概念,详细讨论了基于函数集信息量的模型选择问题,给出了有限含噪声样本下模型选择的近似解决方法,很好地克服了模型选择过程中普遍存在的欠学习和过学习问题,大大提高了预测模型的泛化性能,在此基础上提出了一种可行的次优模型选择算法.最后通过具体实例验证了上述方法的可行性和优越性.

关键词：子空间信息量、函数集信息量、模型选择、统计学习理论

所属期刊栏目：27

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：航空基金01C52015

在线出版日期：2005-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：552-555