求解策略的一个机器学习方法(上)  

ON THE LEARNING OF PROBLEM SOLVING STRATEGIES (Part I)

作　　者：左孝凌[1] 尹建初[1] 

机构地区：[1]上海交通大学

出　　处：《计算机应用与软件》1990年第3期22-26,共5页Computer Applications and Software

摘　　要：机器学习是人工智能的一个重要领域,如何有效地学习各种知识是机器学习的主要课题。本文研究了提高求解策略机器学习效率的问题,提出了一种机器学习求解策略的新方法。新方法在学习效率方面比原有的一些方法有了显著改进。文中首先介绍基于新方法的策略学习系统——SLS 系统的问题求解部分和产生式描述语言PLL。讨论了PLL 的语义。在引入学习的一些术语和基础算法之后,讨论了学习的启发式方法,然后介绍SLS 系统的主要模块和实现时所用的策略;并用实例说明了学习过程和结果。最后讨论本方法的主要特点,指出了进一步研究的可能方向和改进的方法。This paper presents a method for learning problem solving strategies,and a learning system SLS based on the method.In this method,the concept of consi-stness and completeness of learning algorithms is introduced.The new method is moreefficient than some in old systems.We first outline the problem solving system of SLS and a simple productionlanguage PLL,and discuss the syntax and semantics of PLL.After introducingbasic concept and algorithm,we describe the main algorithm——the heuristiclearning algorithm and discuss the details of SLS implementation.We use examplesto illustrate the learning process,as well as the learning results of the examples.Finally,we point out the direction of the future research and some possibleimprovement.

关 键 词：机器学习 求解策略 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]