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球面学习理论研究
  • 项目名称：球面学习理论研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：60873206
  • 申请代码：F020508
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2009-01-01-2011-12-31
  • 项目负责人：曹飞龙
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：中国计量学院
  • 批准年度：2008
中文摘要：

在许多实际应用中, 数据往往在球面上采集，人们试图寻找“机器结构”的泛函模型来“处理”、“分析”、“生产”所收集到的数据,从中获取所需的“知识”。而基于数据的机器学习是当前信息处理中的重要技术并已成为信息科学的研究热点之一。本项目围绕这一目标，对球面上学习机器的构造、学习的理论与算法等核心问题展开深入、系统的研究。我们汲取并发展球调和分析、函数逼近等某些重要的理论与方法，创造性地建立球面神经网络、支持向量机等学习机器的一般构造方法，多角度、着重研究了球面学习速率估计的理论与方法，构建球面学习的理论及算法。本项研究的完成不但为诸多实际问题的解决提供理论与方法，而且将发展、丰富学习理论，乃至球调和分析、球面函数逼近的理论,进一步推动交叉学科的发展。本项研究发表论文47篇，其中被SCI检索24篇，EI检索14篇，组织国际学术会议 “International Symposium on Extreme Learning Machines” 一次。课题组共参加国际学术会议6人次，邀请国内专家作学术报告8人次，招收硕士研究生14名，毕业硕士研究生9名。

中文主题词： 机器学习；数据分类；逼近；球面
结论摘要：

英文主题词Machine learning; Classification of data; Approximation; Sphere

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 38
  • 15
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
球面神经网络的构造与逼近
The estimate for approximation error of spherical neural networks
Estimation of learning rate of least square algorithm via Jackson operators
The capability of approximation for neural networks interpolant on the sphere
Learning rates for multi-kernel linear programming classifiers
The Ridge Function Representation of Polynomials and an Application to Neural Networks,
Lp error estimates for scattered data interpolation on spheres.
多元Newman不等式与逼近逆定理
球面光滑核漂移的L~p逼近
Estimation of convergence rate for multi-regression learning algorithm
The Direct and Converse Inequalities for Jackson-Type Operators on Spherical Cap
多元Stancu多项式的强逆不等式
Lower estimation of approximation rate for neural networks
球面带形插值平移网络逼近的误差估计
K-functionals and multivariate Bernstein polynomials
改进的加权关联规则挖掘
球面Jackson多项式逼近的正逆定理
多元回归学习算法收敛速度的估计
Approximation by Boolean sums of Jackson operators on the sphere
Nikolskii-type inequality with doubling weights
Strong Converse Inequality for a Spherical Operator
一类神经网络逼近全实轴上函数:稠密性、复杂性与构造性算法
球面光滑核漂移的L^p逼近
α混合样本下多核正则分类器的学习速率
球面网格范数的估计及应用
一种无纠缠态的量子秘密共享协议
多元插值神经网络的一个注记
单纯型上广义Bernstein算子
Approximation by Jackson-type operator on the sphere
Approximation capability of interpolation neural networks
The errors in simultaneous approximation by feed-forward neural networks
会议论文
Face Image Recognition Combining Holistic and Local Features
L-p error estimate of approximation by a feed-forward neural network
Segmentation of Blood and Bone Marrow Cell Images via Learning by Sampling
Convergence rates for a class of neural networks with logarithmic function
Sixth Order Polynomial Smoothing Approximate Solution to Support Vector Machine.
Exact and Approximate Interpolation for Neural Networks with Single Hidden Layer
The Construction and Approximation for Feedforward Neural Networks with Fixed Weight
A New Solution Method to Support Vector Machine Based on Arc Smoothing Function
Neural Networks for Interpolation of Functional on a Hilbert Space.
Approximation by Approximate Interpolation Neural Networks with Single Hidden Layer.
具有多项式核的支持向量机的逼近
Learning rates for SVM classifiers with polynomial kernels
Approximate Interpolation by a Class of Neural Networks in Lebesgue Metric
Estimate Human Gene Family Number by Improved K-Means Clustering
Canonical Duality Solution for Support Vector Machine
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