增量式IHMCAP算法的研究及其应用

被引：7

作者：

陈兆乾

周志华

骆斌

陈世福

机构：

[1] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室!南京,,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室!南京,,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室!南京,,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室!南京,

来源：

关键词：

机器学习; 神经网络; 混合系统; 增量学习;

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：

增量式IHMCAP算法采用适合于混合型学习的FTART神经网络，成功解决了符号学习与神经网络学习精度之间的均衡性问题．该算法还具有较强的增量学习能力，在给系统增加新的示例时，不用重新生成已有判定树和神经网络，只需进行一遍增量学习即可调整原结构以提高学习精度，效率高，速度快．

引用

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