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1.
2.
李落清 《湖北大学学报(自然科学版)》1988,(4)
本文研究定义于L_p([0.1]~m)上的Bernstein—Durrmeyer算子的逼近问题。运用K—泛函工具,建立了Bernstein—Durrmeyer算子逼近的量化估计和逆定理。 相似文献
3.
球面函数逼近论 总被引：4，自引：0，他引：4
李落清 《湖北大学学报(自然科学版)》1995,17(3):261-268
综叙了球面函数的最佳逼近、全测度集上逼近以及正线性算子逼近方面近年来的研究进展与成果和作用本人的工作，并提出若干有待进一步研究的问题。 相似文献
4.
李落清 《宁夏大学学报(自然科学版)》1992,13(1):6-14
T. Nishishiraho借助于强连续算子群研究了Banach空间上卷积算子的逼近问题。它是一元周期卷积算子在抽象空间中的自然推广。本文在Banach空间中引进多参数卷积算子并研究其逼近性质,得到类似于[1]中的结果。并由此给出多元周期函数空间中卷积算子逼近的量化定理。 相似文献
5.
李落清 《湖北大学学报(自然科学版)》1991,13(1):28-31
本文建立了具有正核的多维卷积算子逼近的量化定理。同时得到多元Jackson多项式算子和多元Vallée Poussin多项式算子逼近的误差估计。 相似文献
6.
李落清 《湖北大学学报(自然科学版)》1997,19(2):106-110
著名的Ｗｈｉｔｔａｋｅｒ－Ｋｏｔｅｌ’ｎｉｋｏｖ－Ｓｈａｎｎｏｎ抽样定理在信号分析与图像处理中起着十分重要的作用，多维抽样理论更是如此，讨论了多维抽样的重构，建立了多维非带限信号的抽样级数对其信号近似表示的混叠误差估计，并提出若干有待进一步讨论的问题。 相似文献
7.
为研究机器学习在算法稳定框架下的推广能力,提出了变一误差估计条件下联合算法稳定的概念,并利用广义的McDiarmid不等式得到了机器学习在联合算法稳定下变一推广误差的界． 相似文献
8.
分类中软间隔损失函数的Vγ维 总被引：1，自引：1，他引：0
推广能力是刻画学习机器性能优劣的重要指标,它的界在算法设计中有着重要的作用．人们往往用VC维或Vγ维来给出推广能力的界．计算了分类中一类特殊的范围较广的软间隔损失函数的Vγ维,并给出使用此种损失函数的核分类器的推广能力的界． 相似文献
9.
记I=[0,1]×[0,1]。设C(I)表示I上全体连续函数以上确界范数所成的Banach空间。对于f∈C(I),其Bernstein多项式定义为 相似文献
10.
研究了加权最小二乘支持向量机与最小二乘法的关系．证明了用加权最小二乘支持向量机作函数估计与在特征空间中用最小二乘法得到的解是一致的．加权最小二乘支持向量机选择核相当于最小二乘法选择基函数组．由此提出了采用加权最小二乘支持向量机解决最小二乘法问题的思想,保证解具有良好的推广性、鲁棒性与稀疏性． 相似文献