%0 Journal Article
%T 隐私团校准的模糊MEB学习
%A 胡文军
%A 王士同
%J 控制与决策
%P 221-226
%D 2012
%X 在一定条件下,基于最小累积平方误差(ISE)准则的高斯核密度估计与最小包含球(MEB)等价.在此基础上提出了一种含团状隐私数据保护的MEB学习方法,称为隐私团校准的MEB(PCC-MEB)方法;同时,通过引入模糊隶属度函数将PCC-MEB拓展为模糊的PCC-MEB(FPCC-MEB),从而解决二类及多类问题中区域不可分问题.人造和真实数据集上的实验结果表明,所提出方法具有较好的性能.
%K 最小包含球
%K 核密度估计
%K 隐私数据团
%K 核方法
%K 模糊
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract10902.shtml