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最小覆盖算法

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机器学习所述的学习系统旨在根据教师所提供的一组概念样本和背景知识,确定特定概念的描述。从认识论观点来看,对样本进行学习,其知识都集中在样本集上,我们无法"无中生有",换句话说,当我们只有小量样本时,对其学习后,只能得到有限的知识,不可能由此对所有的未知情况进行识别。本文对机器学习问题提出"最小覆盖原理",以此作为多层前向网络的覆盖算法追求的目标,以获得尽可能与学习样本接近的规则；并研究了最小覆盖的若干性质,在此基础上提出一个求"最小覆盖"的几何算法；最后从规划方法的角度给出最小覆盖的求解过程.

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来源
《第26届中国控制会议》|2007年|181-185|共5页
会议地点湖南张家界
作者
赵姝; 张燕平; 张铃; 徐峰;
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作者单位

中国自动化学会;

中南大学;

湖南省自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;算法理论;
关键词
最小覆盖; 二次规划; 覆盖算法; 机器学习; 几何算法;

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