The algorithm AE_(11) of learning from examples

We first put forward the idea of a positive extension matrix (PEM) on paper. Then, an algorithm, AE_ 11, was built with the aid of the PEM. Finally, we made the comparisons of our experimental results and the final result was fairly satisfying.

PKAS：A Practical Knowledge Acquisition System

ＰＫＡＳ：ＡＰｒａｃｔｉｃａｌＫｎｏｗｌｅｄｇｅＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＢＩＪｉａｎｄｏｎｇ（毕建东）（Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒ...

示例学习的广义扩张矩阵算法及其实现

本文对扩张矩阵理论加以扩充，提出关于公式的扩张矩阵的概念，并据此实现一个广义扩张矩阵算法叫做ＡＥ９．本文还将ＡＥ９和ＡＱ（１５）应用于几个实际领域的学习问题，如睡眠状态的分类，手写数字识别等．结果都表明ＡＥ９比ＡＱ（１５）分类精度更高．

一种混合型多概念获取算法HMCAP及其应用

本文提出了一个混合型多概念获取算法ＨＭＣＡＰ，它将符号学习ＣＡＰ算法的主要思想和ＢＰ神经网络有机结合，以状态在实例空间出现的概率为启发信息，以提供的混合实例集为分类依据，并具有增量学习能力．ＨＭＣＡＰ所依据的实例集既可具有离散属性又可有连续属性，并且能根据用户的要求得到不同精度的结合ＢＰ网的二叉多分类判定树．本文还给出ＨＭＣＡＰ的算法应用实例，ＨＭＣＡＰ可用于自动知识获取系统．

示例学习的扩张图方法

提出示例学习的一种几何理论，即扩张图方法。应用该方法求得了最优覆盖问题的近似解。该方法直观、清晰，并具有渐近式学习功能。

本体概念层次获取方法综述

概念层次是本体的基本骨架,而概念层次的获取又是本体学习中非常重要的一步。参考大量的文献资料,分析了当前国内外本体概念层次获取研究中采用的多种方法和技术,指出了研究中的关键问题,阐述了其研究进展,探讨了研究中存在的问题和未来的发展方向。

一种概念获取算法CAP及其应用

本文提出以实例空间中状态出现的概率大小作为启发式信息,以提供的正例集为依据进行分类的概念获取算法CAP.该算法是一种二叉树的分类方法,输出的分类规则是一个谓词演算表达式.CAP算法既适用于给定概念的正例集,也适用于仅提供正例集的情况,并能根据用户对精度的不同要求得到不同精度的分类规则.本文还给出CAP算法应用实例,并和著名的ID3算法进行了比较,CAP可用于一个自动知识获取系统.

概率逻辑公式集分解的合并聚类算法

为使概率逻辑的不确定性推理方法能应用于较大规模的知识库，本文基于一个实际专家系统知识库的开发经验，在概率逻辑公式一致性区间的一般算法基础上，为概率逻辑公式集的分解设计了一种合并聚类算法．对于不同背景的概率逻辑知识库，只要公式集具有一定的分层结构性质，该算法就能保证Ｄａｎｔｚｉｇ－Ｗｏｌｆｅ分解的联合计算模型适用于概率逻辑推理．测试结果表明，该算法对于数１０个变量和子句的实例可收到很好的效果．

基于数据库的层次概念知识体系的一种获取方法

以关系数据理论为基础，提出一种基于数据库的大量概念学习和概念体系构建的新方法，给出了基于数据库的概念定义和一种简化的获取方法。

示例学习与特征选择的规划模型方法

以扩张矩阵理论为基础 ,应用数学规划理论提出了一种规划模型求解方法 ,可以更好地实现概念学习和特征提取。与传统的启发式算法相比 ,采用遗传算法求解的规划模型可以找到多个全局最优解以及可行解。实例计算表明了该方法的有效性。

一种基于聚类的汉语词语知识的获取方法

在自然语言处理中,知识的自动获取一直是一个核心问题。但如何实现知识的自动获取呢?该文在基于实例的学习方法(Example-BasedLearning,简称EBL)的基础上,提出了一种基于聚类的汉语多义词知识的自动获取方法。实验结果证明,用该方法获得的知识对汉语的词义排歧是有效的。

机电系统故障诊断知识描述与生成技术的探索

目的研究机电系统概念描述和故障诊断知识的表达、获取及生成技术。方法提出基于概念的、应用结构化语言描述物理系统的方法。将概念分为实体概念、属性概念和特征概念，在实体概念的基础上构造概念词典和概念树．通过概念树描述机电系统内部结构．综合上述３种概念描述机电系统的故障信息以及故障诊断知识。结只针对ＦＭＳ系统的故障诊断，建立了从概念描述、知识表达到知识生成全过程的系统框架，建立了包含维修数据库、知识库和推理机一体化的故障诊断和维修系统。结论该方法是可行和有效的，所建故障诊断系统具有一定的学习能力。

混合型多概念获取系统的设计与实现

本文主要描述了一个增量式混合型多概念获取系统ＨＭＣＡＳ．它提出了一个基于概率论的符号学习与神经网络学习相结合的学习算法，能从隶属于某个概念集的实例集中归纳出满足用户精度要求的、以混合型判定树表示的概念描述．在ＨＭＣＡＳ中，符号学习与神经网络学习具有结合紧密和转换灵活等特点，具有较高的学习效率和较强的归纳能力以及增量学习能力．ＨＭＣＡＳ的神经网络学习可选择ＢＰ网络或ＦＴＡＲＴ网络。

知识发现的理论及其实现

本文提出知识发现的一种理论,该理论基于对人类知识发现认识过程的模拟,包括经验数据分类、各类数据的概念抽象、及概念间蕴涵关系的发现等步骤,文中介绍了实现这个理论的一个集成化学习系统KD_3,以及它在自动建立专家系统知识库等方面的应用。

概念学习理论及其条件述评

概念学习是过去四十年来国外教育心理学研究的主要问题之一。理论上,概念被认为是一种心理表征,而概念学习就是对这种心理表征的获得;实践上,概念的定义、例子以及练习是概念学习的重要条件。然而心理表征说受到了很多质疑,因为它忽视了情境对概念学习的作用,从外在的角度解释概念的形成,是一种二元论的观点,而且心理表征本身并不一定真正存在。另一方面,未来研究还需要进一步探讨概念学习的条件,尤其是如何设计多重例子的差异性问题。

概念学习算法中的模糊集

概念学习可以形式化为寻找与训练实例最适合的可能假设的预定义空间,已有的多种算法(比如:Find-S、List-Then-E-liminate、candidate-Elimination等等)都是考虑Boolean-值(即{0,1})函数。用模糊集合的思想,把{0,1}-值函数扩展到[0,1]-值,[0,1]单位区间的每一个实数,都可以用于考虑概念学习算法,而且,可以用模糊距离和贴近度定义假设与训练实例之集的相容性。

增量式概念漂移适应与收敛

概念漂移是数据流挖掘的一个研究热点与难点,判断认知收敛是研究盲区.粗糙集已被应用于概念漂移探测,但存在适应性问题,缺少增量式概念漂移的相关研究.针对上述问题,运用粗糙集理论,从单条决策规则和整体决策系统的角度出发,引入决策优势函数与漂移度,对增量式概念漂移的适应与认知收敛问题作了较为深入的研究,提出一种基于决策支持度阈值的增量式规则更新算法.理论分析与仿真实验表明:新算法在适应概念漂移和学习新知识时较其他算法更为敏感且高效,对概念飘移的研究策略有效可行.

现代认知论语言习得观及问题探究

本文在现代认知论的语言习得观简要综述和讨论的基础上,对"外语学习双元结构"的核心内容进行了描述,并较为深入地分析和讨论了二语/二语习得、双语/双语习得、外语/外语学习等相关系列问题。笔者明确指出:母语的人文社会因素和固有的文化属性,对外语学习过程所施加的作用和影响,是外语学习策略研究有别于母语习得的关键所在,这一点在教学中应受到充分关注和重视。

一本适用于线上线下相结合的混合式教学的高等数学教材

随着以MOOC为代表的国内外在线开放课程的飞速发展,高校在课程建设、教学方法和教学模式等方面都在进行相应的改革.高等教育出版社紧密配合高校的教学改革,结合当前线上线下相结合的混合式教学的新趋势,在数字化教材方面也进行了很多有益的探索,推出了"纸质教材+数字课程"的教材出版新模式.文中以高等教育出版社出版的朱士信、唐烁主编的《高等数学(上、下)》为例,介绍了该书在教材建设、教学资源建设等方面的工作,并对学生使用平台学习的数据进行了简要的分析.

基于归纳的知识获取系统DKAS

本文描述了知识获取系统DKAS。DKAS系统采用示例式学习方法,从大量经验数据归纳获取知识,知识表示为决策树形式。决策树构造过程中利用关于结构化属性的背景知识指导学习过程,有效地提高了学习质量。连续属性通过极大熵方法离散化。