检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张睿中国科学院大学

学位级别：硕士

统计学习理论的一个核心问题是研究机器学习算法的泛化性能。在经典的统计学习理论中，一个基本假设是训练数据相互独立且服从相同的未知概率分布。然而，这个假设在很多实际的情况下是不成立的。因此，基于独立同分布假设的经典的统计... 详细信息

统计学习理论的一个核心问题是研究机器学习算法的泛化性能。在经典的统计学习理论中，一个基本假设是训练数据相互独立且服从相同的未知概率分布。然而，这个假设在很多实际的情况下是不成立的。因此，基于独立同分布假设的经典的统计学习理论不能直接应用，因而无法提供理论保障。一种简单实用的可以用来模拟随机变量（数据点）之间的依赖关系的方式是采用依赖图。依赖图是通过以下方式构造的:随机变量（数据点）使用一个图的节点来表示，如果两个随机变量（数据点）不独立，在它们之间连接一条边。因为随机变量（数据点）的依赖关系是通过依赖图来模拟的，把们叫做图依赖的随机变量（数据点）。本文旨在建立对于训练样本之间的依赖关系用依赖图表示的基于算法稳定性的泛化误差界。　　导出泛化误差界的方法依赖于概率测度集中不等式的使用:通过使用Hoeffding不等式或McDiarmid不等式，可以将泛化误差界、经验误差、各种假设空间的复杂性测量，或机器学习算法稳定性联系起来，从而得到学习理论的泛化误差界。然而，标准的概率测度集中不等式是针对相互独立随机变量的。为了得到从相互依赖的训练样本学习的统计学习理论，需要首先得到图依赖随机变量的概率测度集中定理。　　因此，本文研究了图依赖随机变量的概率测度集中定理和基于算法稳定性的图依赖样本学习的泛化误差界,并首次建立了图依赖随机变量的一般函数的概率测度集中定理，和图依赖训练数据的算法稳定性泛化误差界。具体而言，本文取得了如下成果:　　1.图依赖随机变量的概率测度集中定理。在本文中，首先引入Doob鞅差序列分解，然后利用有向无环图的拓扑排序来构造节点排序，接着利用概率耦合的方式找到鞅差序列的一个上界，从而得到了一系列对于依赖树（或森林）的McDiarmid类型的概率测度集中不等式。接着，通过引入森林近似的方法，将得到的依赖森林的McDiarmid类型的概率测度集中定理扩展到一般的依赖图表示依赖关的的随机变量。同时，还给出了在有界差分条件以高概率成立条件下的概率测度集中定理，另外，还提供了给定不连通依赖图的局部结果，从而得到整个依赖图的概率测度集中定理。　　2.对于图依赖训练数据的算法稳定性泛化误差界。在得到概率测度集中定理后，使用这些定理来得出对于训练数据不独立的基于算法稳定性的泛化误差界。算法稳定性是统计学习理论中对机器学习算法对其输入的微小扰动的稳定性的衡量。稳定的机器学习算法是当训练数据做微小改变时预测仍不会改变很多的算法。本文中，通过使用机器学习算法的稳定性的方式来得到泛化误差界。同时，给出了基于再生核希尔伯特空间的图依赖样本学习的泛化误差界，m-依赖样本的基于算法稳定性的泛化误差分析和一些具体的例子和应用,例如:空间移动平均过程等。

关键词：机器学习集中不等式算法稳定性泛化误差界依赖图

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简单选择排序算法稳定性探究及其改进

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软件导刊 2016年第2期15卷 60-62页

作者：钟全鲁法明彭延军山东科技大学信息科学与工程学院山东青岛266590

稳定性是度量排序算法质量的一个重要指标。简单选择排序是一种常见的排序算法,但其稳定性存在较大争议。结合实例探讨经典简单选择排序算法稳定性,并进行改进,在时间复杂度和空间复杂度不变的前提下,提出一种稳定的简单选择排序算法。

关键词：算法设计排序算法选择排序算法稳定性

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学习算法的稳定性与泛化：一种新的稳定性框架

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数学学报（中文版） 2009年第3期52卷 417-428页

作者：张海徐宗本西安交通大学信息科学与系统科学研究所西安710049 西北大学数学系西安710069

从学习算法自身的角度研究算法的泛化能力,给出了一个新的学习算法稳定性框架.在该框架下,我们通过独立随机变量函数和的尾概率估计集中不等式,获得了一个更加严格的学习算法泛化误差指数界估计.

关键词：学习理论算法稳定性泛化

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一种数字图像相关算法稳定性测试方法

一种数字图像相关算法稳定性测试方法

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作者：于国强宋迎东高希光杜金康张世榕梁小强谢楚阳 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

本发明是一种数字图像相关算法稳定性测试方法，通过使用均值滤波算法对原始散斑图像进行虚焦模拟，用于实现对对焦不精准状态进行模拟；通过对原始散斑图像按照明度变化谱进行均匀明度变化处理，用于实现对不同程度正向光干扰进行模拟... 详细信息

标准号: CN111986153B

本发明是一种数字图像相关算法稳定性测试方法，通过使用均值滤波算法对原始散斑图像进行虚焦模拟，用于实现对对焦不精准状态进行模拟；通过对原始散斑图像按照明度变化谱进行均匀明度变化处理，用于实现对不同程度正向光干扰进行模拟；通过对标准梯度散斑图像按照明度变化谱进行均匀明度变化处理，用于实现对不同程度的倾斜光干扰进行模拟。通过计算对焦精度和光干扰两种因素对多种数字图像相关算法稳定性的影响，得到以数字图像相关算法稳定性为目标的选择标准。该测试方法实施方便，该方法测试速度快，适用于多种算法，能够为后续实际工况下的数字图像相关法变形测量的数据采集及处理提供指导。

关键词：明度变化数字图像算法稳定性原始散斑图像测试对焦算法变形测量标准梯度方法实施均值滤波散斑图像实际工况数据采集选择标准光干扰倾斜光正向光虚焦

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一种数字图像相关算法稳定性测试方法

一种数字图像相关算法稳定性测试方法

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作者：于国强宋迎东高希光杜金康张世榕梁小强谢楚阳 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

标准号: CN111986153A

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一种智能船舶避碰算法稳定性的测试方法

一种智能船舶避碰算法稳定性的测试方法

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作者：孙霄峰温利鑫赵玺 116000 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1号

本发明公开了一种智能船舶避碰算法稳定性的测试方法，通过构建若干样本会遇场景并建立样本会遇场景数据库；获取避碰过程数据；建立与之对应的样本得分数据库；获取实验数据库；对实验得分数据进行第一次无监督聚类，获取得分聚类数据... 详细信息

标准号: CN114860606A

本发明公开了一种智能船舶避碰算法稳定性的测试方法，通过构建若干样本会遇场景并建立样本会遇场景数据库；获取避碰过程数据；建立与之对应的样本得分数据库；获取实验数据库；对实验得分数据进行第一次无监督聚类，获取得分聚类数据集和与之对应的场景聚类数据集；对每个场景聚类数据分别进行第二次无监督聚类，获场景聚类数据集子集；获取本船与他船的边界场景数据对；建立本船与他船进行避碰练习的第一会遇场景和第二会遇场景，获取第一会遇场景和第二会遇场景的练习的分数；判断待测试智能船舶避碰算法稳定性；本发明的测试方法用来解决人工设置会遇场景覆盖面小，局限性大的问题，提高了对待测试智能船舶避碰算法的稳定性测试的准确度。

关键词：场景避碰聚类数据样本算法稳定性测试智能无监督聚类船舶场景数据库实验数据库稳定性测试测试场景数据得分数据过程数据智能船舶准确度覆盖面练习构建算法数据库

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感知算法稳定性的测评方法以及测评系统

感知算法稳定性的测评方法以及测评系统

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作者：李涛钱妹娟居富山 213022 江苏省常州市新北区汉江路398号

本发明公开了一种感知算法稳定性的测评方法及其测评系统，测评方法包括：S1、通过真值采集车获取真值数据包；S2、将真值数据包通过PC可视化工具回灌给车辆ECU，车辆ECU对真值数据包进行解析后获得SPI数据包；S3、将真值数据包和SPI数... 详细信息

标准号: CN117873892A

本发明公开了一种感知算法稳定性的测评方法及其测评系统，测评方法包括：S1、通过真值采集车获取真值数据包；S2、将真值数据包通过PC可视化工具回灌给车辆ECU，车辆ECU对真值数据包进行解析后获得SPI数据包；S3、将真值数据包和SPI数据包导入PC可视化工具中，选择当前需要测评的模块和参数；S4、PC可视化工具显示并输出对比结果；S5、根据对比结果，评价车辆中的感知算法的稳定性是否符合要求。本发明有利于提高测试效率和测试准确率。

关键词：可视化数据包测评对比结果车辆ECU 感知测试准确率数据包通过算法稳定性测评系统测试效率回灌算法解析采集输出

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一种网络表征算法稳定性度量方法

一种网络表征算法稳定性度量方法

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作者：王晨旭饶巍郭文娜王平辉刘均 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

一种网络表征算法稳定性度量方法，该方法利用网络表征算法保留网络节点之间关系的特点，使用表征空间中节点的最近邻集合是否一致来判断稳定性大小；对一个网络采用某种表征方法映射到多维连续稠密的向量空间中，利用余弦相似度计算每... 详细信息

标准号: CN109710812A

一种网络表征算法稳定性度量方法，该方法利用网络表征算法保留网络节点之间关系的特点，使用表征空间中节点的最近邻集合是否一致来判断稳定性大小；对一个网络采用某种表征方法映射到多维连续稠密的向量空间中，利用余弦相似度计算每一个节点距离它最近的前K个节点作为稳定性测量的基础；对一个网络采用同一个表征方法多次产生多个向量空间，对于一个节点计算在多个向量空间中最近邻集合的相似性，包括节点的重合率，重合节点的排位信息。本发明可有效的测量不同算法在不同网络集上的稳定性表现，从而进一步可以揭示网络表征的稳定性受何种因素影响，影响的大小有多少。

关键词：向量空间网络最近邻算法集合算法稳定性稳定性测量余弦相似度表征空间节点计算节点距离排位信息网络节点因素影响重合节点重合映射度量多维稠密测量保留表现

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基于跨时重叠率的视觉跟踪算法稳定性评估方法及装置

基于跨时重叠率的视觉跟踪算法稳定性评估方法及装置

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作者：黄凯奇赵鑫黄梁华 100190 北京市海淀区中关村东路95号

本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及基于跨时重叠率的视觉跟踪算法稳定性评估方法及装置，旨在解决评估视觉跟踪算法稳定性评估不准确的问题。具体是：将视频中同一物体在所有帧中的位置对齐为相同的位置；根据相同的对齐参数将某视觉... 详细信息

标准号: CN108364301A

本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及基于跨时重叠率的视觉跟踪算法稳定性评估方法及装置，旨在解决评估视觉跟踪算法稳定性评估不准确的问题。具体是：将视频中同一物体在所有帧中的位置对齐为相同的位置；根据相同的对齐参数将某视觉跟踪算法的跟踪结果进行归一化；在一段时间跨度内，计算所有归一化的跟踪结果与归一化的物体标注框之间的重叠率；将该跨时重叠率在整段视频的所有帧上求平均，得到该视频下的跨时重叠率得分；将跨时重叠率在某类物体的所有视频和所有物体类别上求取平均值，再基于时间跨度进行平均，得到视觉跟踪算法在完整视觉跟踪数据集下的稳定性评估结果。本发明能有效反映视觉跟踪算法跟踪的稳定性及准确性。

关键词：视觉跟踪重叠率归一化视频算法稳定性跟踪结果时间跨度算法评估计算机视觉领域稳定性评估结果算法跟踪同一物体位置对齐物体类别对齐标注框求平均数据集

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基于跨时重叠率的视觉跟踪算法稳定性评估方法及装置

基于跨时重叠率的视觉跟踪算法稳定性评估方法及装置

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作者：黄凯奇赵鑫黄梁华 100190 北京市海淀区中关村东路95号

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