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一个基于Rough set理论的增量式学习算法
被引量：
3
1
作者
于洪
杨大春
+1 位作者
唐宏
吴中福
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第33期38-41,共4页
为了获取最小决策规则,当增加新例子时,传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算,效率欠佳。为了尽量减少重复计算量,该文从Roughset理论出发,提出了一种新的增量式学习算法和最小重新计算的标准,并且用理论和实验对新算法和传统...
为了获取最小决策规则,当增加新例子时,传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算,效率欠佳。为了尽量减少重复计算量,该文从Roughset理论出发,提出了一种新的增量式学习算法和最小重新计算的标准,并且用理论和实验对新算法和传统算法在算法复杂度上做了对比。
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关键词
增量式学习
r
ough
set
理论
决策表
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职称材料
题名
一个基于Rough set理论的增量式学习算法
被引量：
3
1
作者
于洪
杨大春
唐宏
吴中福
机构
重庆大学计算机科学与工程学院
深圳中兴通讯公司重庆研究所
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第33期38-41,共4页
基金
国家自然科学基金(编号:69803014)
重庆市科委攻关基金(编号:7006)
文摘
为了获取最小决策规则,当增加新例子时,传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算,效率欠佳。为了尽量减少重复计算量,该文从Roughset理论出发,提出了一种新的增量式学习算法和最小重新计算的标准,并且用理论和实验对新算法和传统算法在算法复杂度上做了对比。
关键词
增量式学习
r
ough
set
理论
决策表
Keywords
incremental learning
,
r ough set theory
,
decision table
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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作者
出处
发文年
被引量
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1
一个基于Rough set理论的增量式学习算法
于洪
杨大春
唐宏
吴中福
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003
3
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