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摘要:
特征结构是一种新的实例表示方法,结合本体提供的术语和类别层次关系特别易于表达复杂的关系结构型实例,首先讨论了一种基于特征结构实例推理的概念学习方法:C-LID算法,在提出基于特征结构实例推理解决概念学习问题的相似原则和语义包含原则基础上分析了C-LID算法的缺点,进一步提出了基于豪斯多夫距离和K-S相似度的消极概念学习方法R-LID,一方面R-LID是C-LID算法在相似原则下的扩展,另一方面R-LID避免了最多最优偏置下近邻选取不当造成的误差.将R-LID用于化合物致癌等级划分的开放问题上,结果表明R-LID算法具有更好的性能.
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文献信息
篇名 一种基于实例推理的概念学习方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 基于实例推理 特征结构 消极归纳 本体
年,卷(期) 2006,(10) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 87-90,212
页数 5页 分类号 TP301
字数 4251字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.10.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邢汉承 东南大学计算机科学与工程系 56 721 13.0 25.0
2 张志政 东南大学计算机科学与工程系 18 244 6.0 15.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
基于实例推理
特征结构
消极归纳
本体
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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