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摘要:
概念学习可以形式化为寻找与训练实例最适合的可能假设的预定义空间,已有的多种算法(比如:Find-S、List-Then-E-liminate、candidate-Elimination等等)都是考虑Boolean-值(即{0,1})函数.用模糊集合的思想,把{0,1}-值函数扩展到[0,1]-值,[0,1]单位区间的每一个实数,都可以用于考虑概念学习算法,而且,可以用模糊距离和贴近度定义假设与训练实例之集的相容性.
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文献信息
篇名 概念学习算法中的模糊集
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 模糊集合 概念学习 训练实例 假设空间 [0,1]-值
年,卷(期) 2009,(14) 所属期刊栏目 研究、探讨
研究方向 页码范围 58-59,65
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 3363字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.14.016
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 傅丽 青海民族学院数学系 25 244 3.0 15.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊集合
概念学习
训练实例
假设空间
[0,1]-值
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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