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摘要:
在很多数据资源丰富的应用领域中,机器学习是进行自动或半自动知识获取的有力工具.简要介绍了我们通过集成学习进行知识获取的一些相关工作.
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知识获取
机器学习
数据挖掘
知识获取工具
农业智能系统
基于改进Q-学习的导航知识获取算法研究
强化学习
Q-学习
探索区域扩张
模拟退火
神经网络
基于本体的数学知识获取与知识继承机制研究
本体
框架
逻辑
数学知识
知识表示
知识获取
知识树
一致性
完备性
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 通过集成学习进行知识获取
来源期刊 重庆邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 机器学习 知识获取 集成学习 数据挖掘
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 361-362
页数 2页 分类号 TP182
字数 1048字 语种 中文
DOI
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 周志华 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 92 3105 30.0 55.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
机器学习
知识获取
集成学习
数据挖掘
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
重庆邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-825X
50-1181/N
大16开
重庆南岸区
78-77
1988
chi
出版文献量(篇)
3229
总下载数(次)
12
总被引数(次)
19476
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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