归纳学习相关论文
逻辑程序设计和归纳逻辑程序设计是人工智能领域的重要方向。本文主要研究针对特定对象的逻辑归纳学习,以及在计算机围棋对弈中的......
图网络是一类无处不在而复杂度的结构,它描述了真实世界中的各种关系。从社交媒体网络,学术网络到电商用户与商品组成的网络,都可......
随着Internet的迅速普及，挖掘分布的数据已经成为数据挖掘领域面临的一个主要挑战。由于节点是物理分布的，处理的是海量数据，同时还要......
目前,扩张矩阵学习已成为归纳学习的一个重要的分支。而模糊扩张矩阵是在扩张矩阵基础上引入了模糊思想,使之能处理与人的思维和感......
随着因特网技术的迅速发展,网上信息成几何级数增长,如何自动处理这些海量联机文本信息成为目前重要的研究课题。文本信息抽取是指......
归学习是机器学习最主要的分支,其主要目的是从大量的数据中归纳出知识规则)用于预测新观察到事例的类别。决策树归纳是归纳学习的......
决策树归纳算法是归纳学习中最重要的分支之一,是归纳推理中应用最广,最实用的方法之一。模糊决策树算法是决策树算法的一种推广,......
学位
决策树归纳学习算法是目前商业数据挖掘工具中使用最为广泛的算法之一,因其形状像树且应用于决策而得名。它是一种逼近离散值目标......
归纳学习是机器学习最核心的一个分支,其主要目的是从大量的数据中归纳抽象出一般的规则和模式。由于冗余属性会影响规则提取的时......
遗传算法是一种基于概率导向的随机搜索算法,已被成功地应用到多种学习任务和最优化问题中。对于遗传算法,策略(包括算法流程、算......
近几年来,国内外很多专家学者投入了大量的精力去研究人工智能,促使人工智能在各个领域取得了飞速的发展。其中,教育领域的人工智......
人工智能研究的是智能行为的机制,它通过构造和评估具有智能行为的人工制品来研究智能。机器学习系统根据环境数据,通过一定的学习......
一、案例背景 本次案例授课对象为高淳区一所中心小学六年级学生，授课内容为江苏版英语六下Unit3 A healthy diet的第二课时，主要......
Fayyad决策树学习算法的核心是使用信息熵的下降速度作为选取扩展属性标准的启发式,但它仅考虑了条件属性与决策属性的关系,没有考......
决策树算法是对一组已知示例进行归纳学习,并生成一棵决策树的方法。该算法已被广泛的应用于自动知识获取领域。ID3算法是一种典型......
数据挖掘在科研和商业应用中正发挥着越来越重要的作用。随着数据量的增加,数据挖掘工具处理海量数据的能力问题显得日益突出。数......
初中语文是国语汉语学习的重要阶段,为日后语言文学的学习奠定坚定的功底.因此这一阶段的语文课程教学格外重要,当前语文学习课程......
模块化分类规则的归纳学习是机器学习领域应用较广的一类算法，已经发展形成了多个分支和派系，其中，Prism 系列算法是当前该类学习算法......
为改善模糊决策树算法凭经验设定参数值的不准确问题,在分析模糊决策树算法的主要参数特征后,提出使用粒子群算法智能设定参数值的......
为了解决现有定量规律发现技术存在的发现范围狭窄、对噪声过于敏感、很难用于含干扰较大的实际观测数据等问题，将回归技术引入化简......
提出一种基于归结的并有关于背景知识及示例的一致特化理论，该理论给出了最大一般特化假设的归结构造方法，可将其作为一种蕴涵意义下......
分析了基于人工智能中的归纳学习方法,提出了一种针对挤压锻造工艺优化的基于数值仿真归纳知识的混合优化方法,并通过一个挤压锻造......
本文基于生产作业计划生成的优先调度法，提出了针对生产作业计划调整的机床优先调度算法和工件优先调度算法。在机床优先调度算法中......
本文描述一种基于小生境遗传算法的规则提取算法,并从语言表述、规则编码、搜索策略三个方面做了讨论和分析.相对于原有的一些方法......
在广东省科技计划项目支持下,在广东省典型农作物标准波谱数据库中设计了符合典型农作物的长势监测和种植面积测算功能模块,将数据......
以W3C的文档对象模型DOM和元数据为基础,把要提取的信息以DOM层次结构中的路径表达式来表示,通过归纳学习来获得所需信息的路径表......
基于粗集理论，针对相容系统规则，提出一种新的相容系统决策表归纳学习算法，并通过实际例子说明该算法的有效性和可信度，与以往的相容决......
范例推理技术是人工智能领域中一种基于知识的问题求解和学习方法.为了有效评估银行客户信用等级并提高银行信贷业务效率,文中提出......
对传统的粗糙集理论进行了扩展，提出了一种改进的粗糙集归纳学习方法。一方面，针对连续属性离散化，利用模糊集理论对连续属性进行模糊......
使用基于粗糙集（Rough Set）约简并和抽样结合来约简KDD99的海量数据中的属性，降低属性之间的相关性。使用具有广泛数学基础的粗糙集约......
文法推断属于形式语言的归纳学习问题，它研究如何从语言的有限信息出发，通过归纳推断得到语言的语法定义．文章综述了文法推断研究的历......
派生谓词是描述动作非直接效果的主要方式．但是由人类专家设计的派生谓词规则（即领域理论）不能保证总是正确或者完备的，因此有时很难解......
该文对应用知识发现技术训练神经元网络集成的方法进行了研究，提出了以并行操作的方式结合归纳学习所获取的知识和演绎学习所获取的......
无论是在机器学习还是在软件设计中，对问题的分析都是假定对概念属性已知的条件下展开的。本文采用假设对象是在结构语法的基础上，通......
[摘要]随着新课改的推进,西方的发现学习、探究学习、问题学习、项目学习在我国有越来越多的介绍和应用。四种学习法虽然都属于归......
基于代码枚举的自动程序修复方法借助变异算子对程序中错误语句进行变更操作,从而得到程序修复解.由于缺乏文法制导及变异算子数量......
智能机器的研究已经成为日益迫切的课题和普遍关注的焦点，但是，由于智能问题本身的巨大复杂性，使智能机器的研究面临着许多理论上的困......
心理语言学的认知发展过程证明在语言获得的早期经历了一个自主的归纳学习过程，本文的出发点是语言发展的规律，并将词结构形语义的获......
判决精度是归纳学习及其应用领域中所涉及的主要问题［1］.该文根据自相关函数与谱密度函数之间的对应关系，提出了一种新的基于自相关函......
通过使用偏微分方程理论中的条件特征来解决多变量测试中的特征选择问题，等同于构建了决策特征核。同时还从相对宽泛的角度进行了概......
为了研究归纳学习的判决精度问题,分析了C4.5算法的不足以及标准算法与亚算法之间争论和妥协的根本原因,从估计训练样本的概率分布......
提出了一种识别多载体数据流中包含的特定信息的新方法.该方法按照特征词及其拼音匹配规则,基于统计自然语言理论,通过自动的归纳......
文章将SVM算法和GA－NN－C4．5算法的思路结合起来，提出了用典型样本产生原型（Prototype）的方法，实验结果表明，基于典型样本的Prototype决策树......
模糊决策树归纳学习是从示例中产生规则知识的一个重要方法，决策树的产生过程涉及到两个重要的参数α、β。一般说来，这两个参数的选......
目前人们经常使用决策树推理技术进行知识挖掘。以Quinlanl986年提出的ID3为代表的传统的决策树能较好地解决分类问题，但当类的个数......
该文分析了决策树归纳学习在进行多模式类学习时存在的问题，并针对此问题提出了一种用多决策树进行逻辑合成的方法，UCI数据的实验结......
