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一个增量式判定树学习算法INDUCE
被引量：
6
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作者
骆斌
周志华
+1 位作者
陈兆乾
陈世福
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1999年第5期518-522,共5页
ＩＮＤＵＣＥ算法采用自顶向下判定树归纳的学习方法，不仅具有健壮性好、效率高和正确率高等优点，还具有增量学习能力，可以动态修正概念描述的不足．该算法还运用了构造性归纳的思想，在学习过程中生成新的描述子，使概念描述空间搜...
ＩＮＤＵＣＥ算法采用自顶向下判定树归纳的学习方法，不仅具有健壮性好、效率高和正确率高等优点，还具有增量学习能力，可以动态修正概念描述的不足．该算法还运用了构造性归纳的思想，在学习过程中生成新的描述子，使概念描述空间搜索的效率得到提高．运行实例表明，ＩＮＤＵＣＥ具有很好的应用前景．
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关键词
判定树
增量学习
神经网络
知识库
induce算法
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题名
一个增量式判定树学习算法INDUCE
被引量：
6
1
作者
骆斌
周志华
陈兆乾
陈世福
机构
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1999年第5期518-522,共5页
基金
国家自然科学基金
江苏省自然科学基金
文摘
ＩＮＤＵＣＥ算法采用自顶向下判定树归纳的学习方法，不仅具有健壮性好、效率高和正确率高等优点，还具有增量学习能力，可以动态修正概念描述的不足．该算法还运用了构造性归纳的思想，在学习过程中生成新的描述子，使概念描述空间搜索的效率得到提高．运行实例表明，ＩＮＤＵＣＥ具有很好的应用前景．
关键词
判定树
增量学习
神经网络
知识库
induce算法
Keywords
decision tree, incremental learning, constructive
induc
tion, neural network
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
一个增量式判定树学习算法INDUCE
骆斌
周志华
陈兆乾
陈世福
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1999
6
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参考文献
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