【摘 要】
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概念学习作为机器学习的一种学习范式,其相关算法被广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等相关领域,并且取得了较好的应用效果。目前,研究概念学习的基础理论主要有:模糊
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概念学习作为机器学习的一种学习范式,其相关算法被广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等相关领域,并且取得了较好的应用效果。目前,研究概念学习的基础理论主要有:模糊集、粗糙集、布尔代数、经典逻辑、粒计算等。基于这些基本理论形成的概念学习方法对处理海量数据中的动态模糊数据存在不足。因此,采用动态模糊集合理论研究概念学习是一种必然的选择。经过近三年的研究,取得的成绩主要有:(1)分析了通过DFS理论研究概念学习的可行性;提出了动态模糊概念的表示模型。(2)提出了基于DF格的概念学习模型,先后介绍了动态模糊形式背景的预处理、动态模糊概念格构建以及约简算法等。(3)提出了基于DFDT的概念学习模型,先后介绍了动态模糊概念树的构建、动态模糊概念树的剪枝以及动态模糊概念规则提取算法等。(4)针对文中的算法,在人脸识别和UCI数据集上进行了相关实验,验证了算法的有效性。
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