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进化计算在机器学习中的应用研究
1
作者
张光铎
王正志
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
1998年第6期23-27,共5页
采用进化计算思想研制机器学习实际系统，利用隐含并行机制及并行规则触发策略实现多目标优化技术。针对航天员模拟训练评分标准具体任务，采取灵活的多层次动态编码方案，建立多种简洁且完备的进化操作。利用信度分配组桶策略实现竞争...
采用进化计算思想研制机器学习实际系统，利用隐含并行机制及并行规则触发策略实现多目标优化技术。针对航天员模拟训练评分标准具体任务，采取灵活的多层次动态编码方案，建立多种简洁且完备的进化操作。利用信度分配组桶策略实现竞争机制，依赖进化算法搜索、发现并选择适当规则，引入启发知识产生缺省规则层次以实现多种隐式目标。设计并实现了遗传进化机器学习系统ＧＥＭＬ－１，该系统具有良好的鲁棒性和柔顺性。本文的遗传进化机器学习方法，可推广应用于各种军用专家系统和军事决策支持系统的研制，从而为人工智能在军事上的应用提供新的设计方法和实现途径。
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关键词
进化计算
遗传机器学习
机器
学习
人工智能
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职称材料
题名
进化计算在机器学习中的应用研究
1
作者
张光铎
王正志
机构
长沙国防科技大学自动控制系
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
1998年第6期23-27,共5页
基金
国防预研基金
文摘
采用进化计算思想研制机器学习实际系统，利用隐含并行机制及并行规则触发策略实现多目标优化技术。针对航天员模拟训练评分标准具体任务，采取灵活的多层次动态编码方案，建立多种简洁且完备的进化操作。利用信度分配组桶策略实现竞争机制，依赖进化算法搜索、发现并选择适当规则，引入启发知识产生缺省规则层次以实现多种隐式目标。设计并实现了遗传进化机器学习系统ＧＥＭＬ－１，该系统具有良好的鲁棒性和柔顺性。本文的遗传进化机器学习方法，可推广应用于各种军用专家系统和军事决策支持系统的研制，从而为人工智能在军事上的应用提供新的设计方法和实现途径。
关键词
进化计算
遗传机器学习
机器
学习
人工智能
Keywords
evolutionary computation, genetic evolutionary machine learning, multi goal optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
进化计算在机器学习中的应用研究
张光铎
王正志
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
1998
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