增量式学习

作品数：92被引量：473H指数：10
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维度变化的不完备混合型数据增量式属性约简被引量：8
《计算机工程与应用》2021年第12期161-169,共9页刘桂枝 
国家青年自然科学基金(61307121);山西大同大学科研项目(2014K4);山西大同大学教改项目(XJY2013213)。
增量式属性约简是目前粗糙集理论的重点研究内容。针对不完备混合型信息系统属性变化的情形,提出一种基于正区域方法的增量式属性约简算法。提出了不完备混合型信息系统下正区域的一种等价且高效的计算表达形式,利用这种计算形式分别构...
关键词：粗糙集 属性约简 不完备混合型信息系统 正区域 增量式学习 
支持增量式更新的大数据特征学习模型被引量：7
《计算机工程与应用》2015年第12期21-26,48,共7页卜范玉 陈志奎 张清辰 
国家自然科学基金重点项目(No.U1301253);辽宁省自然科学基金(No.201202032)
大数据具有高速变化特性,其内容与分布特征均处于动态变化之中,目前的前馈神经网络模型是一种静态学习模型,不支持增量式更新,难以实时学习动态变化的大数据特征。针对这个问题,提出一种支持增量式更新的大数据特征学习模型。通过设计...
关键词：大数据 前馈神经网络 增量式学习 奇异值分解(SVD) 
增量式SVM的数据流异常检测模型被引量：2
《计算机工程与应用》2012年第29期78-81,205,共5页孙娜 郭延锋 姚远 
针对网络数据流异常检测,既要保证分类准确率,又要提高检测速度的问题,在原有数据流挖掘技术的基础上提出一种改进的增量式学习算法。算法中建立多模型轮转结构,在每次训练中从几何角度出发求出当前训练样本集的支持向量,选择出分布于...
关键词：增量式学习 支持向量机 数据流 异常检测 多模型 
一种基于粗集理论的增量式学习改进算法被引量：1
《计算机工程与应用》2007年第1期185-188,共4页韩业红 戴凌霄 
国家自然科学基金青年基金资助项目(10201029)。
增量式学习中,当向决策表中增加一个新例子时,为了获得极小决策规则集,一般方法是对决策表中的所有数据重新计算。但这种方法显然效率很低,而且也是不必要的。论文从粗集理论出发,提出了一种最小重新计算的标准,并在此基础上,给出了一...
关键词：粗集 增量式学习 动态学习 机器学习 
一种基于Rough集获取规则知识的增量式学习方法
《计算机工程与应用》2006年第35期163-165,174,共4页黄治国 王加阳 罗安 
国家自然科学基金资助项目(60474041)。
将Rough集理论应用于规则归纳系统,提出了一种基于粗糙集获取规则知识库的增量式学习方法,能够有效处理决策表中不一致情形,采用启发式算法获取决策表的最简规则,当新对象加入时在原有规则集基础上进行规则知识库的增量式更新,避免了为...
关键词：粗糙集 机器学习 规则获取 增量式学习 
一个基于Rough set理论的增量式学习算法被引量：3
《计算机工程与应用》2003年第33期38-41,共4页于洪 杨大春 唐宏 吴中福 
国家自然科学基金(编号:69803014);重庆市科委攻关基金(编号:7006)
为了获取最小决策规则,当增加新例子时,传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算,效率欠佳。为了尽量减少重复计算量,该文从Roughset理论出发,提出了一种新的增量式学习算法和最小重新计算的标准,并且用理论和实验对新算法和传统...
关键词：增量式学习 ROUGH SET理论 决策表 
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