隐私团校准的模糊MEB学习

来源期刊：控制与决策2012年第2期

论文作者：胡文军 王士同

文章页码：221 - 226

关键词：最小包含球;核密度估计;隐私数据团;核方法;模糊;

摘    要：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.