粒计算与统计学习理论

• 作者: 何富贵 张铃 钱付兰
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 统计学习理论 粒计算 商空间 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 754-761
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 5261字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1206054

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张铃	安徽大学计算机科学与技术学院	85	2554	22.0	49.0
2	钱付兰	安徽大学计算机科学与技术学院	30	184	8.0	12.0
3	何富贵	皖西学院信息工程学院	14	23	4.0	4.0