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一种在非单调和不完全领域知识下的EBL方法
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作者 杨杰 施鹏飞 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第1期117-121,134,共6页
基于解释的学习（ＥＢＬ）克服了基于相似性的学习中的一些局限性，但是由于领域知识的不完全性和非单调性，在ＥＢＬ过程中会出现多重解释问题，运用分层ＡＴＭＳ（基于解释的真值维护系统）来实现ＥＢＬ方法．由于分层ＡＴＭＳ能处理... 基于解释的学习（ＥＢＬ）克服了基于相似性的学习中的一些局限性，但是由于领域知识的不完全性和非单调性，在ＥＢＬ过程中会出现多重解释问题，运用分层ＡＴＭＳ（基于解释的真值维护系统）来实现ＥＢＬ方法．由于分层ＡＴＭＳ能处理非单调推理和多重假设集，因而它能根据不同原因解决ＥＢＬ中的多重解释问题． 展开更多
关键词 人工智能 多重解释问题 机器学习 ebl法
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