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一个基于Rough set理论的增量式学习算法
  • ISSN号：1002-8331
  • 期刊名称：《计算机工程与应用》
  • 时间：0
  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]重庆大学计算机科学与工程学院，重庆400044, [2]重庆邮电学院计算机科学与技术研究所，重庆400065, [3]深圳中兴通讯公司重庆研究所，重庆400060
  • 相关基金：国家自然科学基金(编号:69803014);重庆市科委攻关基金(编号:7006)
作者： 于洪[2], 杨大春[3], 唐宏[1], 吴中福[1]
关键词： 增量式学习, Rough, set理论, 决策表
中文摘要：

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Rough set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算法在算法复杂度上做了对比.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊（2014版）
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编：怀进鹏
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  • 国际标准刊号：ISSN：1002-8331
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:97887