连续学习分类系统研究

• 作者: 顾大千 高阳
• 来源期刊: 复旦学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 学习分类系统 连续属性 神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 页码范围: 765-768
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2907字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0427-7104.2004.05.022

摘要

学习分类系统(LCS)是一个动态感应环境的模拟认知系统,它利用环境反馈评估种群中的分类规则并通过遗传算法对种群进行进化. 当环境输入包含连续属性时,经典LCS无法遍历整个状态空间. 提出一种新的基于神经网络的连续学习分类系统,并通过实验验证了这种连续学习分类系统能够较准确地进行连续属性离散化,从而提高系统分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高阳	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	77	1645	20.0	39.0
2	顾大千	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	1	1	1.0	1.0