【学术期刊】《应用数学学报》，2025年第5期

【作者简介】胡淑兰，米兰电竞·(中国区)教授，博士生导师。主要研究领域为大数据算法理论与金融应用、金融计量与金融科技。在《Bernoulli》、《Statistics Sinica》、《Stochastic Processes and their applications》、《Finance Research Letters》、《Science in China》、《数学学报》、《统计与信息论坛》等国内外重要刊物上发表论文30多篇，出版“十四五”全国统计规划教材1部、著作1部。主持完成国家自然科学基金、国家社会科学基金，湖北省社科基金，各类企事业单位横向课题等多项课题。

【主要观点】感知机模型是机器学习和人工智能领域的二元分类算法。本文在独立同分布样本的传统框架基础上，利用Hoeffding不等式研究了基于马尔可夫样本的感知机模型的学习性能。研究确定了基于一致遍历马尔可夫链样本的感知机模型泛化误差的边界， 验证了误差收敛的一致性，并引入了ueMC-PM算法， 数值实验表明：基于一致遍历马尔可夫链样本的感知机模型产生的分类错误率更低。