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本体学习算法的两类LOO一致稳定性和广义界

朱林立 华钢 高炜

智能系统学报2022,Vol.17Issue(3):471-479,9.
智能系统学报2022,Vol.17Issue(3):471-479,9.DOI:10.11992/tis.202101015

本体学习算法的两类LOO一致稳定性和广义界

Two classes of LOO uniform stability and generalization bounds of ontology learning algorithm

朱林立 1华钢 2高炜1

作者信息

  • 1. 中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 221116
  • 2. 江苏理工学院 计算机工程学院,江苏 常州213001
  • 折叠

摘要

关键词

本体/机器学习/稳定性/广义界/本体数据依赖函数/本体样本依赖假设集/拉德马赫复杂度/经验拉德马赫复杂度

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

朱林立,华钢,高炜..本体学习算法的两类LOO一致稳定性和广义界[J].智能系统学报,2022,17(3):471-479,9.

基金项目

国家自然科学基金项目(51574232). (51574232)

智能系统学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1673-4785

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