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题名人脑分类机理的构造性学习方法
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作者
李萍
赵莎莎
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机构
阜阳师范学院信息工程学院
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出处
《西安文理学院学报(自然科学版)》
2016年第1期45-47,共3页
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基金
阜阳师范学院校级项目(2015FSKJ13)
阜阳师范学院信息工程学院院级项目(2015FXXZK01)
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文摘
构造性学习(CML)算法训练分类器对有些样本会有"拒认状态",构造性学习算法中对这一状况的处理使用就近原则,然而,这种方法无法体现数据之间的联系.为了能更好地体现数据间的联系,提出了人脑分类机理的构造性学习方法(HB-CML).在测试阶段,把测试样本、训练样本都考虑进来,利用人脑对数据的自动分类机理,对"拒认状态"样本进行分类标记.同时,选取UCI数据集进行实验.结果表明:与CML算法相比,该方法的分类更为有效.
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关键词
构造性机器学习
人脑分类
覆盖算法
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Keywords
constructive machine learning
classification based on human brain
covering algorithm
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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