【摘 要】
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该文首先概述数据驱动的机器学习模型(DDM)的有关理论研究成果。在此基础上,论证了数据-知识融合的学习模型(KDM)在问题的局部学习空间和全域学习空间的泛化能力。结果表明,
【机 构】
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电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学); 中国电力科学研究院有限公司;
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该文首先概述数据驱动的机器学习模型(DDM)的有关理论研究成果。在此基础上,论证了数据-知识融合的学习模型(KDM)在问题的局部学习空间和全域学习空间的泛化能力。结果表明,在有限样本和一定的假设前提下,KDM在局部学习空间的泛化误差以概率1收敛于某泛化误差界;在全域学习空间的泛化误差依概率1-收敛于某泛化误差界,该界比DDM的泛化误差上界更紧。因此,与单纯DDM相比,KDM的学习过程更加高效、可靠,可更好地应对实际问题中的少样本学习问题。
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