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增量式解释学习算法EBG—plus
引用本文:郝继刚,石纯一.增量式解释学习算法EBG—plus[J].软件学报,1995,6(1):40-45.
作者姓名:郝继刚  石纯一
摘    要:传统的解释学习是通过单个实例进行学习的,学习结果往往带有实例本身的特殊性质,知识求精能较正这一缺陷,但学习结果的效用不高。本结合了EBL方法和求精算法,提出了综合多个实例的增量式解释学习算法EBG-plus,学习质量随实例数目增加而单调上升,学习结果效用高,并能够自动改进领域知识的编码质量。

关 键 词:解释学习  增量式学习  人工智能  算法
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