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一种基于粗集理论的增量式学习改进算法

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摘要

增量式学习中,当向决策表中增加一个新例子时,为了获得极小决策规则集,一般方法是对决策表中的所有数据重新计算.但这种方法显然效率很低,而且也是不必要的.论文从粗集理论出发,提出了一种最小重新计算的标准,并在此基础上,给出了一个增量式学习的改进算法.该算法在一定程度上优于传统的增量式学习算法.

著录项

来源
《计算机工程与应用》 |2007年第1期|185-188|共4页
作者
韩业红; 戴凌霄;
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作者单位

山东师范大学;

管理学院;

济南;

250014;

山东师范大学;

管理学院;

济南;

250014;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
粗集; 增量式学习; 动态学习; 机器学习;

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