示例学习扩张矩阵的粗糙计算
文献类型：期刊论文
| 作者 | Hang Xiaoshu2; Xiong Fanlun1; Dai Honghua3 |
| 刊名 | 中国科学技术大学学报
 |
| 出版日期 | 2002 |
| 卷号 | 032 |
| 关键词 | 粗糙计算 粗糙集理论 示例学习 扩展距阵 遗传算法 启发式算法 评价指标 |
| ISSN号 | 0253-2778 |
| 其他题名 | Rough Computation of Extension Matrix for Learning from Examples |
| 英文摘要 | 为了获得高效率和更简洁的知识，一些启发式算法被提出用于基于扩张矩阵理论的示例学习研究。该文基于粗集理论研究扩张矩阵的示例学习问题，并应用遗传算法获取示例学习中的最优概念。实验结果表明该方法是有效的。提出了粗集理论下的几个新概念，如：必要选择子，核选择子集，约简选择子集和所产生复合的评价指标。 |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:1134242 |
| 源URL | [http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/97223]  |
| 专题 | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 作者单位 | 1.Institute of Intelligent Machines, the Chinese Academy of Sciences 2.Department of Automation, USTC 3.School of Computing and Mathematics, Deakin University |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | Hang Xiaoshu,Xiong Fanlun,Dai Honghua. 示例学习扩张矩阵的粗糙计算[J]. 中国科学技术大学学报,2002,032. |
| APA | Hang Xiaoshu,Xiong Fanlun,&Dai Honghua.(2002).示例学习扩张矩阵的粗糙计算.中国科学技术大学学报,032. |
| MLA | Hang Xiaoshu,et al."示例学习扩张矩阵的粗糙计算".中国科学技术大学学报 032(2002). |
入库方式： OAI收割
来源：合肥物质科学研究院
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