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从理论上给出有限样本下模型选择的方法,详细讨论了样本噪声对模型选择的影响,提出了一种次优模型选择算法,并进一步给出了一种推挽式模型选择算法,它能够有效地提高模型选择的学习速度.两种算法具有很强的抗噪声能力,预测模型也具有很好的推广性.最后通过具体数值试验验证了上述理论和方法的可行性和优越性.
有限样本下模型选择理论与方法研究
【摘 要】
：
从理论上给出有限样本下模型选择的方法,详细讨论了样本噪声对模型选择的影响,提出了一种次优模型选择算法,并进一步给出了一种推挽式模型选择算法,它能够有效地提高模型选择
【机 构】
：
南京航空航天大学自动化学院
【出 处】
：
系统工程与电子技术
【发表日期】
：
2005年4期
【基金项目】
：
航空基金
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