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一种新的动态模糊参数学习算法研究
1
作者
谢琳
李凡长
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2008年第9期84-87,90,共5页
在现实世界中,不完整数据广泛存在,如何从不完整数据中进行机器学习是一个非常重要的问题.文中主要针对数据的动态模糊性,给出一种高效的基于贝叶斯网络的动态模糊机器学习系统的参数学习算法,并验证了它的有效性.
关键词
动态模糊机器
学习
贝叶斯网络
参数
学习
相容学习
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职称材料
题名
一种新的动态模糊参数学习算法研究
1
作者
谢琳
李凡长
机构
江苏教育学院苏州学前教育分院
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2008年第9期84-87,90,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60775045)
江苏省自然科学基金项目(BK2005027
BK2002040)
文摘
在现实世界中,不完整数据广泛存在,如何从不完整数据中进行机器学习是一个非常重要的问题.文中主要针对数据的动态模糊性,给出一种高效的基于贝叶斯网络的动态模糊机器学习系统的参数学习算法,并验证了它的有效性.
关键词
动态模糊机器
学习
贝叶斯网络
参数
学习
相容学习
Keywords
dynamic fuzzy machine learning
Baye network
parameter learning
consistency learning
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种新的动态模糊参数学习算法研究
谢琳
李凡长
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2008
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