粒计算与统计学习理论

摘要：

互联网信息时代,如何从复杂的数据中进行有目标的数据挖掘是很多领域的一个中心问题.目前针对此问题的方法大多是基于统计学习理论的机器学习方法,并且粒计算在数据挖掘问题中有着广泛的应用.将粒计算方法与统计学习方法相结合,提出了一个更优的粒计算统计学习方法.给出了一个基于粒计算的统计分类算法,并与支持向量机(support vector machine,SVM)、覆盖算法进行了比较,实验表明通过粒化所得到的支持向量求解出的分类结果较优.

关键词：统计学习理论、粒计算、商空间、支持向量机(SVM)

所属期刊栏目：7

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.61073117,61175046;the National Basic Research Program of China under Grant No.2007CB311003国家重点基础研究发展计划973计划;the Natural Science Foundation of Anhui Province of China under Grant No.11040606M;the Natural Science Research Projects in Colleges and Universities of Anhui Province under Grant No.KJ2012B212

在线出版日期：2013-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：754-761