Sugeno测度空间上的一类回归估计问题的界  

The Bounds of a Kind of Regression Estimation Problem on Sugeno Measure Space

作　　者：田景峰[1] 张植明[2] 哈明虎[2] 

机构地区：[1]华北电力大学科技学院,河北保定071051 [2]河北大学数学与计算机学院,河北保定071002

出　　处：《模糊系统与数学》2009年第4期84-91,共8页Fuzzy Systems and Mathematics

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60773062);教育部科学技术研究重点项目(206012);河北省教育厅科研计划重点项目(2005001D);河北省自然科学基金资助项目(2008000633);华北电力大学科研基金资助项目(200911033)

摘　　要：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。Statistical Learning Theory is further discussed on Sugeno measure space. The definition of the conditional expectation of gλ random variable on Sugeno measure space is given. A model of regression estimation by series expansion using observations with additive noise on Sugeno measure space is established. For this model the significantly bounds are given and proven.

关 键 词：Sugeno测度 gλ随机变量 结构风险最小化原则 回归估计 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O159[自动化与计算机技术—控制科学与工程]