[1] 周彩丽, 哈明虎, 鲍俊艳, 王娴, ZHOU Cai-li, HA Ming-hu, BAO Jun-yan, WANG Xian. 基于模糊数的模糊学习理论的关键定理 [J]. 河北大学学报(自然科学版) 2008.doi:10.3969/j.issn.1000-1565.2008.05.001 [2] 鲁淑霞, 曹贵恩, 孟洁, 王华超, LU Shu-xia, CAO Gui-en, MENG Jie, WANG Hua-chao. 基于取样的潜在支持向量机序列最小优化算法 [J]. 河北大学学报(自然科学版) 2011.doi:10.3969/j.issn.1000-1565.2011.02.001 [3] 哈明虎, 李颜, 李嘉, 田大增. Sugeno测度空间上学习理论的关键定理和一致收敛速度的界 [J]. 中国科学E辑 2006.doi:10.3321/j.issn:1006-9275.2006.04.004 [4] 哈明虎, 冯志芳, 宋士吉, 高林庆, HA Ming-Hu, FENG Zhi-Fang, SONG Shi-Ji, GAO Lin-Qing. 拟概率空间上学习理论的关键定理和学习过程一致收敛速度的界 [J]. 计算机学报 2008.doi:10.3321/j.issn:0254-4164.2008.03.013 [5] VAPNIK V N. Statistical learning theory [M]. New York:A Wiley-Interscience Publication 1998. [6] VAPNIK V N. An overview of statistical learning theory [J]. {H}IEEE Transactions on Neural Networks 1999, 10(5). [7] SUN Xiaojing, WANG Chao, HA Minghu. The key theorem of learning theory based on hybrid variable [A]. Guilin 2011. [8] 哈明虎, 王超, 张植明. 不确定统计学习理论 [M]. {H}北京:科学出版社 2010. [9] Cherkassky V, Ma Y. Practical selection of SVM parameters and noise estimation for SVM regression. [J]. Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society 2004, 1(1). [10] Jumarie G.. Approximate solution for some stochastic differential equations involving both Gaussian and Poissonian white noises [J]. Applied mathematics letters 2003, 8(8). [11] LIU Baoding. Uncertainty theory [M]. Berlin:Springer-Verlag 2007. [12] 定光桂. 巴拿赫空间引论 [M]. {H}北京:科学出版社 2001. |