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一种吸引分岔知识同模型及其应用实例
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作者 周昌乐 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第8期505-512,共8页
本文基于非线性动力学，特别是托姆的形态发生学思想，针对视觉学习，给出了一种吸引分岔知识网模型，用于解决知识表示和获取问题．通过引入皮亚杰发生认识论中的概念，模型拥有的学习功能包括强化、同化、顺应、聚合、分裂和遗忘；这... 本文基于非线性动力学，特别是托姆的形态发生学思想，针对视觉学习，给出了一种吸引分岔知识网模型，用于解决知识表示和获取问题．通过引入皮亚杰发生认识论中的概念，模型拥有的学习功能包括强化、同化、顺应、聚合、分裂和遗忘；这样就给出了一个学习视觉知识的完整方法．３个应用系统的结果表明，该模型及其学习方法，对于解决实际问题，是有效和适用的． 展开更多
关键词 知识表示 知识获取 吸引分岔网 人工智能
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