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Fast access to concepts in concept lattices via bidirectional associative memories

机译:通过双向关联存储器快速访问概念格中的概念

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摘要

Bidirectional associative memories (BAMs) are shown to be capable of precisely learning concept lattice structures by Radim Belohlavek. The focus of this letter is to show that the BAM, when set up with a concept lattice by setting up connection weights according to the rule proposed by Belohlavek, always returns the most specific or most generic concept containing the given set of objects or attributes when a set of objects or attributes is presented as input to the object or attribute layer. A proof of this property is given here, together with an example, and a brief application of the property is provided.
机译:Radim Belohlavek展示了双向关联存储器(BAM)能够精确学习概念晶格结构。这封信的重点是表明,BAM在根据Belohlavek提出的规则通过设置连接权重来设置概念格时,始终会在包含给定对象或属性集的情况下返回最具体或最通用的概念一组对象或属性被呈现为对象或属性层的输入。在此给出该属性的证明以及示例,并提供该属性的简要应用。

著录项

  • 来源
    《Neural computation》 |2005年第10期|p. 2291-2300|共10页
  • 作者

    Rajapakse R; Denham M;

  • 作者单位

    Univ Plymouth, Sch Comp Commun & Elect, Plymouth PL4 8AA, Devon, England;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

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