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一种基于扩张矩阵理论的规则学习算法

A NEW RULE LEARNING ALGORITHM BASED ON EXTENSION MATRIX THEORY
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摘要 本文给出的扩张矩阵合并问题是NP困难问题的一种新的证明。由此得到了析取式最小问题是NP困难问题的新的证明。之后给出了两个扩张矩阵合并的完备策略,在此基础上给出了扩张矩阵合并的启发函数策略。 This paper gives a new kind of poof that to compound extension matrix is NP--hard. From this, we get a new poof that the minimum problem of disjunctiving formula is NP--hard. This paper gives two complete tactics of compounding extension matrix, so as heuristic function tactic that compound the extension matrix. At last the paper gives a new algorithm of the learning from examples-the heuristic function learning algorithm based on extension matrix theory.
出处 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 1997年第6期46-50,共5页 Journal of Chinese Computer Systems
基金 国家自然科学基金
关键词 NP困难问题 扩张矩阵 示例学习 人工智能 NP--hard, Complete tactics, Heuristic function, Extension matrix, Learning from examples
  • 相关文献

参考文献5

  • 1Wu Xindong,Sci China A,1992年,35卷,3期,363页
  • 2李国杰,模式识别与人工智能,1992年,5卷,3期
  • 3洪家荣,计算机学报,1991年,14卷,6期
  • 4洪家荣,计算机学报,1989年,12卷,2期
  • 5赵美得,计算机学报,1994年,17卷,9期

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