| 构造性覆盖方法的增量学习算法 |
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| 引用本文： | 张燕平,杜玲,赵姝.构造性覆盖方法的增量学习算法[J].南京大学学报(自然科学版),2009(5). |
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| 作者姓名： | 张燕平 杜玲 赵姝 |
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| 作者单位： | 安徽大学计算机科学与技术学院; |
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| 基金项目： | “973”计划(2004CB318108,2007CB311003);;国家自然科学基金(60675031);;中国博士后科学基金(20070411028);;安徽省高等学校优秀青年人才基金(2009SQRZ020ZD);;安徽大学“211”工程学术创新团队;;安徽大学人才队伍建设基金 |
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| 摘 要： | 构造性机器学习方法——覆盖算法学习速度快、复杂度低、可解释性强,能有效地解决有导师学习问题,并取得了很好的效果,但构造神经元的权值即取新覆盖中心时通常人为地给定一个准则,并未遵循样本的分布特征求得最优解.由此采用佳点集理论求取覆盖中心,以改进覆盖算法.针对大规模或动态数据集的分类问题,将构造性覆盖方法与增量学习的思想相结合,提出了构造性覆盖方法的增量学习算法.该算法利用改进的覆盖算法作为基础学习器,通过连续地对新增样本进行测试而反复不断地提炼已有模型,体现了对样本的"渐近式"学习.对标准数据集的实验结果表明,这种增量学习算法是有效的.
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| 关 键 词： | 构造性机器学习方法 覆盖算法 佳点集 增量学习 |
Increment learning algorithm for structural covering method |
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| Zhang Yan-Ping,Du Ling,Zhao Shu.Increment learning algorithm for structural covering method[J].Journal of Nanjing University: Nat Sci Ed,2009(5). |
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| Authors: | Zhang Yan-Ping Du Ling Zhao Shu |
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| Institution: | School of Computer Science and Technology;Anhui University;Hefei;230039;China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | structural machine learning method covering algorithm good-point-set increment learning |
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