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混合型学习模型HLM中的增量学习算法

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摘要

混合型学习模型ＨＬＭ将概念获取算法ＨＭＣＡＰ和神经网络算法ＦＴＡＲＴ有机结合能学习多概念和连续性性，其增量学习算法建立在二叉混合判定树结构和ＦＴＡＲＴ网络的基础上，在给系统增加新的实例时，只需进行一遍增量学习调整原结构，不用重新生成判定树和神经网络，即可提高学习精度，速度快，效率高。

著录项

来源
《软件学报》 |1997年第11期|875-880|共6页
作者
陈兆乾; 周志华;
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作者单位

南京大学计算机科学与技术系;

南京大学计算机科学与技术系;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类人工智能理论;
关键词
神经网络; 学习模型; HLM; 增量学习算法;

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