国家自然科学基金(10371033)

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基于三角波形的非带限信号采样定理
《湖北大学学报（自然科学版）》2011年第1期36-40,共5页胡勇 梁瑜 张志会 
国家自然科学基金(10371033)资助
主要关注非线性相位单位解析信号的一些新进展,推广了传统的Shannon采样定理,使得它对于非带限信号也成立.首先将带限信号空间推广,使得任一信号都与推广的空间有关,而这个推广的空间与事先构造的三角波有关,这样就得到了对于一般信号...
关键词：非线性Fourier原子 三角波形滤波器 广义Sinc函数 采样定理 
规范加权窗口Fourier变换
《武汉大学学报（理学版）》2009年第2期141-144,共4页张志会 张志云 蔡建宏 
国家自然科学基金资助项目(10201034,10371033)
采用传统的窗口Fourier变换的加窗方法,对L2(R)空间中的加权Fourier变换进行加窗,通过图示的方法说明构造的规范加权窗口Fourier变换的实质是把一个信号划分成许多小的时间间隔,用加权Fourier变换分析每个时间间隔,并推出了此规范加权窗...
关键词：加权窗口Fourier变换 重构公式 弱收敛 强收敛 
统计量复杂性估计及其在机器学习中的应用被引量：2
《自动化学报》2008年第10期1332-1336,共5页胡政发 
国家自然科学基金(10371033)资助~~
定义并估计了假设空间的统计量复杂性.据此可以找到一个基数性不超过假设空间的VC(Vapnik-Chervonenkis)维多项式级的线性经验泛函集,利用该线性经验泛函集可以构造以所需的任意精度逼近假设空间中的任一函数的学习算法.同时给出了随机...
关键词：统计量复杂性 L-范数 VC维 Glivenko-Cantelli类 
基于学习的统计推理方法被引量：1
《湖北汽车工业学院学报》2008年第2期44-51,共8页胡政发 
国家自然科学基金(10371033)
介绍了一种新的关于统计推理的理论即学习理论,阐述了学习问题的研究背景、数学模型、研究的基本问题以及国内外的研究现状。
关键词：统计推理 参数体系 学习理论 ERM原则 学习推广能力 
半监督学习中非标记数据的利用被引量：1
《湖北大学学报（自然科学版）》2008年第1期8-11,共4页罗进 周学君 
国家自然科学基金(10371033)资助课题
同时利用半监督学习中的标记数据与非标记数据,可以提高机器学习的能力.为了利用非标记数据,我们将非标记数据所在的样本空间映射到标记样本空间.讨论如何利用非标记数据构造学习算法,并证明所构造算法的收敛性.
关键词：半监督学习 正则化 非标记数据 覆盖数 
应用子空间信息准则选择模型参数
《湖北大学学报（自然科学版）》2008年第1期12-15,共4页周学君 
国家自然科学基金(10371033)资助课题
在监督学习中,模型的选择直接影响学习算法的推广能力.子空间信息准则是模型选择的一种新准则,它在一些假设条件下,给出推广误差的一种无偏估计.研究再生核Hilbert空间时,将子空间信息准则应用于模型参数选择问题,也证明子空间信息准则...
关键词：子空间信息准则 无偏估计 模型选择 推广误差 
软间隔支持向量机中核函数的改进方法
《湖北大学学报（自然科学版）》2008年第1期16-18,23,共4页左玲 
国家自然科学基金(10371033)资助课题
考虑软间隔支持向量机中核函数的改进问题.支持向量机通过核函数定义某个非线性变换将空间χ等距嵌入到特征空间Z,然后在空间Z中构造分类超平面.核函数在嵌入过程中诱导了放大因子g(x),它描述了向量x映射到空间Z后被放大的程度.因此,考...
关键词：软间隔支持向量机 核函数 黎曼几何结构 
回归损失函数风险的l-范数界被引量：1
《湖北大学学报（自然科学版）》2008年第1期19-23,共5页胡政发 饶峰 
国家自然科学基金(10371033)资助课题
基于Banach空间中的l-范数的有关理论研究回归估计学习问题收敛性的界.利用l-范数,估计了在给定函数集上最小化经验风险的函数的风险与该函数集上的最小风险之差的界,也就是所谓的"样本误差"的界.同时,给出了基于l-范数的样本复杂性的界.
关键词：回归估计 l-范数 样本误差 样本复杂性 
多分类转导支持向量机
《湖北汽车工业学院学报》2007年第4期46-49,68,共5页胡政发 
国家自然科学基金(10371033)
为了完成分类学习,传统的支持向量机基于带标记信息的经验数据归纳出一个通用的决策函数。而转导支持向量机则不同,它考虑包含测试集在内的所有数据信息并致力于最小化测试样本的分类错误数。在已有的2类分类方法的基础上构造了直接求...
关键词：转导推理 支持向量机 多类分类学习 
Hardy空间上Fourier级数的Cesàro求和(英文)
《数学杂志》2007年第1期1-9,共9页李落清 张玉成 
Supported by NSF of China(10371033)
研究了Hardy空间上Ces劋ro算子的有界性.证明极大Ces劋ro算子的强型和弱型有界估计.其弱有界性估计是精确的.推广和加强了已有研究结果.
关键词：FOURIER级数 极大Cesàro算子 HARDY空间 
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