首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

混合型学习模型HLM中的增量学习算法
引用本文:陈兆乾,周志华,李红兵,谢俊元.混合型学习模型HLM中的增量学习算法[J].软件学报,1997,8(11):875-880.
作者姓名:陈兆乾  周志华  李红兵  谢俊元
作者单位:南京大学计算机科学与技术系,南京,210093; 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093;南京大学计算机科学与技术系,南京,210093; 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093;南京大学计算机科学与技术系,南京,210093; 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093;南京大学计算机科学与技术系,南京,210093; 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093
基金项目:本文研究得到国家自然科学基金资助.
摘    要:混合型学习模型HLM将概念获取算法HMCAP和神经网络算法FTART有机结合,能学习多概念和连续属性,其增量学习算法建立在二叉混合判定树结构和FTART网络的基础上,在给系统增加新的实例时,只需进行一遍增量学习调整原结构,不用重新生成判定树和神经网络,即可提高学习精度,速度快、效率高.本文主要介绍该模型中的增量学习算法.

关 键 词:混合模型    增量学习    神经网络  
修稿时间:1997/3/18 0:00:00

THE INCREMENTAL LEARNING ALGORITHM IN HYBRID LEARNING MODEL HLM
CHEN Zhaoqian,ZHOU Zhihu,LI Hongbing and XIE Junyuan.THE INCREMENTAL LEARNING ALGORITHM IN HYBRID LEARNING MODEL HLM[J].Journal of Software,1997,8(11):875-880.
Authors:CHEN Zhaoqian  ZHOU Zhihu  LI Hongbing and XIE Junyuan
Affiliation:CHEN Zhaoqian; ZHOU Zhihua; LI Hongbing; XIE Junyuan (Department of Computer Science and Technology Nanjing University Nanjing 210093)(State Key Laboratory for Navel Software Technology Nanjing University Nanjing 210093)
Abstract:The multi-concept acquisition algorithm HMCAP and the neural network algorithm FTART are integrated in hybrid learning model HLM, which can deal with multiple concepts and continuous attributes. In this paper, the incremental learning algorithm of HLM which based on the structure of hybrid binary decision tree and FTART network is proposed. It has the ability of adjusting old structure to improve learning accuracy by once learning instead of rebuilding the decision tree and the neural networks when the new examples were provided.
Keywords:Hybrid model  incremental learning  neural network  
本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录!
点击此处可从《软件学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《软件学报》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号