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复杂结构归纳学习研究
被引量：
2
1
作者
李琳娜
杨炳儒
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第5期1-7,共7页
复杂结构归纳学习的需求近年来快速增长。复杂结构归纳学习方法按照知识表示方式不同分为基于逻辑的方法与基于数学图的方法。阐述了复杂结构归纳学习研究的历史沿革,介绍、分析和对比了不同知识表示方式下的学习方法,给出了复杂结构归...
复杂结构归纳学习的需求近年来快速增长。复杂结构归纳学习方法按照知识表示方式不同分为基于逻辑的方法与基于数学图的方法。阐述了复杂结构归纳学习研究的历史沿革,介绍、分析和对比了不同知识表示方式下的学习方法,给出了复杂结构归纳学习将来发展面临的挑战和需重点解决的问题。
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关键词
复杂结构
归纳学习
基于图的概念学习
归纳逻辑程序设计
高阶逻辑
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职称材料
基于概念学习的归纳程序综合
2
作者
王志坚
陆朝俊
王军
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1992年第4期31-36,共6页
本文介绍一种基于概念学习的归纳程序综合方法.假设的形成和证实是归纳过程的两个主要步骤.本文所介绍的方法是利用问题的背景知识、通过推广形成假设,并采用自动构作临界实例技术加以证实.
关键词
概念学习
归纳
程序综合
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职称材料
题名
复杂结构归纳学习研究
被引量：
2
1
作者
李琳娜
杨炳儒
机构
北京科技大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第5期1-7,共7页
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60675030)
文摘
复杂结构归纳学习的需求近年来快速增长。复杂结构归纳学习方法按照知识表示方式不同分为基于逻辑的方法与基于数学图的方法。阐述了复杂结构归纳学习研究的历史沿革,介绍、分析和对比了不同知识表示方式下的学习方法,给出了复杂结构归纳学习将来发展面临的挑战和需重点解决的问题。
关键词
复杂结构
归纳学习
基于图的概念学习
归纳逻辑程序设计
高阶逻辑
Keywords
complex structure
inductive
learning
graph-based
concept learning
inductive logic
program
ming
higher-order logic
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于概念学习的归纳程序综合
2
作者
王志坚
陆朝俊
王军
机构
南京大学计算机软件研究所
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1992年第4期31-36,共6页
基金
本文工作是1990年国家教委科技进步一等奖项目"软件自动化研究"的一部分。
文摘
本文介绍一种基于概念学习的归纳程序综合方法.假设的形成和证实是归纳过程的两个主要步骤.本文所介绍的方法是利用问题的背景知识、通过推广形成假设,并采用自动构作临界实例技术加以证实.
关键词
概念学习
归纳
程序综合
Keywords
induction
,
concept learning
,
program synthesis.
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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作者
出处
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被引量
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1
复杂结构归纳学习研究
李琳娜
杨炳儒
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
2
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职称材料
2
基于概念学习的归纳程序综合
王志坚
陆朝俊
王军
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1992
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