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从随机集落影到随机点落影——隶属函数用于机器学习
1
作者
汪培庄
鲁晨光
《智能系统学报》
北大核心
2025年第2期305-315,共11页
从样本分布求得隶属函数是重要的也是困难的。汪培庄的随机集落影理论使用集值统计得到隶属函数,从而在统计和模糊逻辑之间架起桥梁。但是,通常的样本并不包含集值,所以该理论不够实用。鲁晨光使用语义信息方法推导出用样本分布优化隶...
从样本分布求得隶属函数是重要的也是困难的。汪培庄的随机集落影理论使用集值统计得到隶属函数,从而在统计和模糊逻辑之间架起桥梁。但是,通常的样本并不包含集值,所以该理论不够实用。鲁晨光使用语义信息方法推导出用样本分布优化隶属函数的2个公式,它们和集值统计结果一致,可谓随机点落影方法。该方法可以用于多标签分类、最大互信息分类、混合模型、贝叶斯确证等。深度学习最新潮流中用的相似函数和估计互信息就是隶属函数和语义互信息的特例。因为最大语义信息准则和最大似然准则以及正则化最小误差平方准则兼容,并且隶属函数比似然函数迁移性更好,比反概率函数更容易构造,隶属函数有希望被广泛用于机器学习。
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模糊集合
隶属函数
样本分布
语义
信息
测度
机器学习
多标签
分类
最大互信息分类
混合模型
贝叶斯确证
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职称材料
题名
从随机集落影到随机点落影——隶属函数用于机器学习
1
作者
汪培庄
鲁晨光
机构
辽宁工程技术大学智能工程与数学研究院
出处
《智能系统学报》
北大核心
2025年第2期305-315,共11页
基金
国家自然科学基金重大项目(9688007-1).
文摘
从样本分布求得隶属函数是重要的也是困难的。汪培庄的随机集落影理论使用集值统计得到隶属函数,从而在统计和模糊逻辑之间架起桥梁。但是,通常的样本并不包含集值,所以该理论不够实用。鲁晨光使用语义信息方法推导出用样本分布优化隶属函数的2个公式,它们和集值统计结果一致,可谓随机点落影方法。该方法可以用于多标签分类、最大互信息分类、混合模型、贝叶斯确证等。深度学习最新潮流中用的相似函数和估计互信息就是隶属函数和语义互信息的特例。因为最大语义信息准则和最大似然准则以及正则化最小误差平方准则兼容,并且隶属函数比似然函数迁移性更好,比反概率函数更容易构造,隶属函数有希望被广泛用于机器学习。
关键词
模糊集合
隶属函数
样本分布
语义
信息
测度
机器学习
多标签
分类
最大互信息分类
混合模型
贝叶斯确证
Keywords
fuzzy set
membership function
sampling distribution
semantic information measure
machine learning
multilabel classification
maximum mutual information classification
mixed model
Bayesian confirmation
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
O21 [理学—概率论与数理统计]
O23 [理学—运筹学与控制论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
从随机集落影到随机点落影——隶属函数用于机器学习
汪培庄
鲁晨光
《智能系统学报》
北大核心
2025
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