粒计算与统计学习理论
粒计算是目前人工智能界讨论的热点之一,人们正从各个不同的角度(哲学的、方法论的、数学的等方面)对它进行深入的研究.另外,在机器学习方面,统计学习理论的方法也得到充分的重视和研究,并有广泛的应用.本短文主要探讨,是否能将目前很流行的粒计算方法与统计学习方法相结合,得到一个更具威力的新的统计粒计算方法或粒统计学习方法.我们主要从两个方面进行讨论:如何在统计学的基础上建立商空间模型和理论；其次,如何将商空间理论中行之有效的方法应用到学习理论中,从而建立起新的统计商空间理论,希望新的模型能对网络上海量数据的处理提供有益的方法.本文只是对统计商空间模型的一个初步探讨,不足之处请读者多加指教.
张铃 钱付兰 何富贵
安徽大学计算机科学与技术学院 合肥230039 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室 合肥230039
国内会议
第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议
合肥
中文
44-44
2012-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）