基于实例推理的一种模糊概念学习方法
EvaArmengol分别于2001、2003年提出了LID算法和改进的C-LID算法,通过消极学习实现对特征结构表示的实例分类,并应用到”化合物的致癌活性等级的分类”这个开放性问题上.本文在分析LID、C-LID算法的学习偏置的基础上,讨论了采用包含偏置和最多最优偏置导致的不足,提出了消极学习方法W-LID和W-C-LID,通过归纳实例特征对分类的影响,采用模糊相似和最多最优原则分类新的实例,最后试验表明该方法具有较好的分类效果.
实例推理 特征结构 学习偏置 消极归纳 模糊相似
张志政 邢汉承
东南大学计算机科学与工程系,南京,210096
国内会议
深圳
中文
325-331
2005-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）