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摘要:
在假设空间中进行爬山搜索是机器学习算法中常用的策略,爬山算法不能保证得到全局最优解,为了减少收敛到局部最优解的风险,束搜索应用而生.宽度为k的束搜索,在每一步以k个最佳候选为入口进行搜索(产生分支),并从结果集中再次选取k个候选作为下一步的搜索入口.但目前多数算法只是在结果集中简单选取具有最大启发式性能量度值的k个成员.该文讨论了束搜索算法,提出了几种合理的候选选取方法,并在UCI数据库上进行对比实验测试,给出了实验结果.
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文献信息
篇名 束搜索算法的候选选取方法研究
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 机器学习 束搜索 聚类 归纳逻辑程序设计
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 223-224,227
页数 3页 分类号 TP312
字数 4016字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.04.078
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 李炜 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 69 399 12.0 14.0
2 吴建国 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 68 474 11.0 18.0
3 许中卫 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 8 44 2.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
机器学习
束搜索
聚类
归纳逻辑程序设计
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
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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