|
|||||
|
|
| 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(Z1):40-45. |
| 作者姓名： | 郝继刚 石纯一 |
| 作者单位： | 清华大学计算机系，北京100084;清华大学计算机系，北京100084 |
| 基金项目： | 本文得到国家自然科学基金资助. |
| 摘 要： | 传统的解释学习(EBL)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．本文结合了EBL方法和求精算法，提出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，知识求精，增量式学习． |
| 收稿时间： | 7/6/1993 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 7/6/1993 12:00:00 AM |
| 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 | |