一种基于扩张矩阵理论的规则学习算法  

A NEW RULE LEARNING ALGORITHM BASED ON EXTENSION MATRIX THEORY

作　　者：耿子林[1,2] 权光日[1,2] 叶风 

机构地区：[1]黑龙江矿业学院计算中心 [2]哈尔滨工业大学计算机系

出　　处：《小型微型计算机系统》1997年第6期46-50,共5页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：国家自然科学基金

摘　　要：本文给出的扩张矩阵合并问题是ＮＰ困难问题的一种新的证明。由此得到了析取式最小问题是ＮＰ困难问题的新的证明。之后给出了两个扩张矩阵合并的完备策略，在此基础上给出了扩张矩阵合并的启发函数策略。This paper gives a new kind of poof that to compound extension matrix is NP--hard. From this, we get a new poof that the minimum problem of disjunctiving formula is NP--hard. This paper gives two complete tactics of compounding extension matrix, so as heuristic function tactic that compound the extension matrix. At last the paper gives a new algorithm of the learning from examples-the heuristic function learning algorithm based on extension matrix theory.

关 键 词：NP困难问题 扩张矩阵 示例学习 人工智能 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]