共 31 条
基于因素空间的人工智能样本选择策略
被引:5
作者:
崔铁军
[1
]
李莎莎
[2
]
机构:
[1] 辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
[2] 辽宁工程技术大学工商管理学院
来源:
基金:
国家重点研发计划;
关键词:
智能科学;
因素空间;
莫拉维克悖论;
样本选择;
策略研究;
因素驱动;
策略网络;
人的思维;
D O I:
暂无
中图分类号:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要:
为解决人工智能中莫拉维克悖论提出的问题,基于因素空间思想提出一种人工智能样本选择策略。首先通过因素空间论证了莫拉维克悖论的证确定。其次论述了人的选择过程即是比较过程的论断。认为人选择样本需经过三次选择,分别为选择适合的因素、因素概念相和因素量化相,样本空间中样本在这三次选择中逐渐减少最终唯一。最终为实现策略,划分了研究对象,建立了选择策略层次结构,从而建立了人工智能样本选择策略网络模型。实例分析表明:过程中操作基本是因素及因素相的运算,之后才涉及少量的相测量和数据计算。该策略是人对样本的选择过程,也是人工智能样本选择应具备的策略。
引用
收藏
页码:346 / 352
页数:7
相关论文