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修正的最小重新计算标准的增量式学习算法
1
作者
陈昊
杨俊安
王岩
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2009年第6期1184-1187,共4页
静态算法在面对变化决策信息系统的约简时,表现出所得的约简有效性不够,无法描述决策系统的变化规律.从粗集理论出发,研究一种动态决策规则的最小重新计算标准,并在此基础上,结合决策规则的确定性准则,提出一个修正的最小重新计算标准...
静态算法在面对变化决策信息系统的约简时,表现出所得的约简有效性不够,无法描述决策系统的变化规律.从粗集理论出发,研究一种动态决策规则的最小重新计算标准,并在此基础上,结合决策规则的确定性准则,提出一个修正的最小重新计算标准的增量式学习算法.理论分析和实例验证表明了算法的正确性和有效性.
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关键词
粗集
增量式学习
规则约简
最小重新计算标准
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职称材料
题名
修正的最小重新计算标准的增量式学习算法
1
作者
陈昊
杨俊安
王岩
机构
解放军电子工程学院
安徽省电子制约技术重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2009年第6期1184-1187,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60175018)资助
安徽省自然科学基金项目(050420101)资助
文摘
静态算法在面对变化决策信息系统的约简时,表现出所得的约简有效性不够,无法描述决策系统的变化规律.从粗集理论出发,研究一种动态决策规则的最小重新计算标准,并在此基础上,结合决策规则的确定性准则,提出一个修正的最小重新计算标准的增量式学习算法.理论分析和实例验证表明了算法的正确性和有效性.
关键词
粗集
增量式学习
规则约简
最小重新计算标准
Keywords
rough sets
incremental learning
rule reduetion
criteria for the minimal recalculation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
修正的最小重新计算标准的增量式学习算法
陈昊
杨俊安
王岩
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2009
0
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