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复杂结构归纳学习研究
  • 期刊名称:计算机工程与应用 44(5): 1-7
  • 时间:0
  • 分类:TP182[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]北京科技大学信息工程学院,北京100083
  • 相关基金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60675030)
  • 相关项目:多关系频繁模式挖掘模型、方法与一般架构的研究
中文摘要:

复杂结构归纳学习的需求近年来快速增长。复杂结构归纳学习方法按照知识表示方式不同分为基于逻辑的方法与基于数学图的方法。阐述了复杂结构归纳学习研究的历史沿革,介绍、分析和对比了不同知识表示方式下的学习方法,给出了复杂结构归纳学习将来发展面临的挑战和需重点解决的问题。

英文摘要:

The need of inductive learning of complex structure grows rapidly recently.The approaches adopted by inductive learning of complex structure can be classified into logic-based ones and graph-based ones according to knowledge representation.This paper firstly provides a survey of background and context from which inductive learning from complex structured data arises.Secondly,different learning approaches based on different knowledge representation are introduced,analyzed and compared.Finally,several challenging researching problems are identified.

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