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非精确概念的机器学习与应用
被引量：
1
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作者
韩习武
赵铁军
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期1736-1739,共4页
提出并描述非精确概念的机器学习问题,定义非精确概念学习的一般任务模式,给出符合人类学习习惯的解决方案.结合具体例子说明非精确概念的学习与应用的过程,总结非精确概念学习同时具有归纳学习和统计学习的、优势及很强的鲁棒性,其缺...
提出并描述非精确概念的机器学习问题,定义非精确概念学习的一般任务模式,给出符合人类学习习惯的解决方案.结合具体例子说明非精确概念的学习与应用的过程,总结非精确概念学习同时具有归纳学习和统计学习的、优势及很强的鲁棒性,其缺点是计算量大,需要维扩一个很大的目标函数假设集合及没能充分考虑领域知识.并指出本文学习方法的可能应用领域.
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关键词
非精确概念
机器学习
任务模式
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职称材料
题名
非精确概念的机器学习与应用
被引量：
1
1
作者
韩习武
赵铁军
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期1736-1739,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60373101)
文摘
提出并描述非精确概念的机器学习问题,定义非精确概念学习的一般任务模式,给出符合人类学习习惯的解决方案.结合具体例子说明非精确概念的学习与应用的过程,总结非精确概念学习同时具有归纳学习和统计学习的、优势及很强的鲁棒性,其缺点是计算量大,需要维扩一个很大的目标函数假设集合及没能充分考虑领域知识.并指出本文学习方法的可能应用领域.
关键词
非精确概念
机器学习
任务模式
Keywords
inaccurate concept
machine learning
task model
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非精确概念的机器学习与应用
韩习武
赵铁军
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
1
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