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基于可变精度粗集模型的增量式归纳学习
被引量:
7
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作者
李莉
《计算机科学》
CSCD
北大核心
1999年第1期55-58,61,共5页
知识获取是知识信息处理系统的关键问题之一,特别是计算机与网络技术的飞跃发展使得各个领域的信息量急剧增加,90年代以来,人们把目光转向了一个新的研究领域—知识发现(KnowledgeDiscovery),或数据库知识发现(Knowledge Discov-ery fro...
知识获取是知识信息处理系统的关键问题之一,特别是计算机与网络技术的飞跃发展使得各个领域的信息量急剧增加,90年代以来,人们把目光转向了一个新的研究领域—知识发现(KnowledgeDiscovery),或数据库知识发现(Knowledge Discov-ery from Databases,KDD)。今天,基于Web的分布式知识发现更为KDD展示了广阔的应用前景。
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关键词
粗集模型
VPRS
增量式归纳学习
人工智能
下载PDF
职称材料
题名
基于可变精度粗集模型的增量式归纳学习
被引量:
7
1
作者
李莉
机构
西南师范大学计算机科学系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
1999年第1期55-58,61,共5页
文摘
知识获取是知识信息处理系统的关键问题之一,特别是计算机与网络技术的飞跃发展使得各个领域的信息量急剧增加,90年代以来,人们把目光转向了一个新的研究领域—知识发现(KnowledgeDiscovery),或数据库知识发现(Knowledge Discov-ery from Databases,KDD)。今天,基于Web的分布式知识发现更为KDD展示了广阔的应用前景。
关键词
粗集模型
VPRS
增量式归纳学习
人工智能
Keywords
Rough set, Incremental learning, KDD,Variable precision rough set model
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可变精度粗集模型的增量式归纳学习
李莉
《计算机科学》
CSCD
北大核心
1999
7
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